(gH)   -_-  anas.sas.txt  ;  TimeStamp (unix) : 04 Novembre 2010 vers 09:52

/************************************************************/
/*                                                          */
/* quelques ANAlyses Statistiques en Sas                    */
/*                                                          */
/************************************************************/

/* chargement des données et des programmes                 */

 %include 'x:\datagh.sas' ;
 %include 'x:\statgh.sas' ;


/* définition des options et des noms de catalogues         */

options nodate LINESIZE=256 PAGESIZE=5000 NOCENTER FORMDLIM=' ' FORMCHAR='-----------' nonumber ;
libname bls "." ;

/************************************************************/
/*                                                          */
/* étude des données BLS                                    */
/*                                                          */
/************************************************************/


/* ce programme sert à quatre choses :              */
/*    1. afficher les données de départ             */
/*    2. convertir les dates en champs JOUR MOIS AN */
/*    3. normaliser les noms et prénoms             */
/*    4. trier les bases et conserver les seuls     */
/*       champs utiles                              */

/* partie 1 : valeurs de départ */

proc import datafile="patient2.xls" out=bls.patients dbms=xls replace ;
proc contents data=bls.patients ;

proc import datafile="marqueur_valeur2.xls" out=bls.valeurs dbms=xls replace ;
proc contents data=bls.valeurs ;

proc import datafile="medecin2.xls" out=bls.medecins dbms=xls replace ;
proc contents data=bls.medecins ;

proc import datafile="ordonnance2.xls" out=bls.ordonnances dbms=xls replace ;
proc contents data=bls.ordonnances ;

proc import datafile="resultat2a.xls" out=res2a dbms=xls replace ;
proc import datafile="resultat2b.xls" out=res2b dbms=xls replace ;

data bls.resultats ;
     set res2a res2b ;
proc contents data=bls.resultats ;

run ;

/* bases : bls.patients  bls.ordonnances bls.valeurs bls.medecins bls.resultats */

/* partie 2 : conversion des dates                */
/*            jourN : jour de naissance           */
/*            jourC : jour de consultation        */
/* idem avec moisN, moisC et anN, anC.            */

data bls.BLS_P ;
     format daten mmddyy8. ;
     set bls.patients ;
     daten  = ((date_naissance+315619200)/86400) ;
     jourN  = day(daten) ;
     moisN  = month(daten) ;
     anN    = year(daten) ;
     nom1   = upcase( nom) ;
     pren1  = upcase( prenom) ;
     pid    = id ;

     nom    = prxchange("s/É/E/",-1,nom1) ;
     nom    = prxchange("s/È/E/",-1,nom) ;
     nom    = prxchange("s/-/E/",-1,nom) ;

     prenom = prxchange("s/É/E/",-1,pren1) ;
     prenom = prxchange("s/È/E/",-1,prenom) ;
     prenom = prxchange("s/-/ /",-1,prenom) ;
run ;

data garde2 ;
     set bls.BLS_P ;
     keep  pid nom prenom jourN moisN anN ;

proc sort data=garde2 out=bls.BLS_Pt ;
     by nom prenom jourN moisN anN pid ;

proc print data=bls.BLS_Pt (obs=30) ;

/* --------------------------------------------------------------------------- */

data bls.BLS_O ;
     format datep mmddyy8. ;
     set bls.ordonnances ;
     datep  = ((datePrescription+315619200)/86400) ;
     jourP  = day(datep) ;
     moisP  = month(datep) ;
     anP    = year(datep) ;
     oid    = id ;
     pid    = PATIENT_id ;


data garde3 ;
     set bls.BLS_O ;
     keep  oid pid jourP moisP anP ;
     if anP<2006 then delete ;

proc sort data=garde3 out=bls.BLS_Ot ;
     by jourP moisP anP oid pid  ;

proc print data=bls.BLS_Ot (obs=30) ;

/* --------------------------------------------------------------------------- */

/*  dans les bases de données :
$virus    = "(cause_id=3)" ; $nbc++ ; $cause[$nbc] = $virus ;
$alcool   = "(cause_id=2)" ; $nbc++ ; $cause[$nbc] = $alcool ;
$steatose = "(cause_id=5)" ; $nbc++ ; $cause[$nbc] = $steatose ;

$score = "(typeMesure=0)" ;
$aire  = "(typeMesure=1)" ;
$activ = "(typeMesure=2)" ;
*/

data bls.BLS_R ;
     set bls.resultats ;
     rid = id ;
     oid = ORDONNANCE_id ;
     if typeMesure > 0 then delete ;
     scorei = valeurInitiale ;
     scoref = valeurFinale   ;

proc print data=bls.BLS_R (obs=30) ;

data garde4 ;
     set bls.BLS_R ;
     keep  rid oid scorei scoref ;

proc sort data=garde4 out=bls.BLS_Rt ;
     by rid oid  ;

*proc print data=bls.resultats (obs=30) ;
*proc print data=bls.BLS_R  (obs=30) ;
proc print data=bls.BLS_Rt (obs=30) ;

/* voici ce qu'on conserve */

proc contents data=bls.BLS_Pt ;
proc contents data=bls.BLS_Ot ;
proc contents data=bls.BLS_Rt ;

run ;


/* fusion des données par patient */

proc sql ;
     CREATE TABLE bls.tousres AS
     SELECT p.pid, p.nom, p.prenom, p.jourN, p.moisN, p.anN,
            o.jourP, o.moisP, o.anP,
            r.scorei, r.scoref
     FROM  bls.BLS_Pt p,  bls.BLS_Ot o, bls.BLS_Rt r
     WHERE (p.pid=o.pid) AND (o.oid=r.oid)
     ORDER BY p.nom, p.prenom, p.anN, p.moisN, p.jourN, o.anP, o.moisP, o.jourP
     ;
quit ;
run ;
* proc print data=bls.tousres (obs=100) ;

/* pour vérification et tests futurs */


proc sql ;
     CREATE TABLE bls.respartiels AS
     SELECT * FROM bls.tousres (OBS=150) ;
     /* car LIMIT 150 n'existe pas en SAS/SQL */
quit ;
run ;

proc print data=bls.respartiels ;

/* on ne conserve que les patents avec au moins deux fibromètres  */

data encours ;
     * TEST : set bls.respartiels ;
     set bls.tousres ;
     if (nom="")  then delete ;
     if missing(jourN)  then delete ;
     if missing(moisN)  then delete ;
     if missing(anN)    then delete ;

* proc print data=encours ;

proc sql ;
     CREATE TABLE resm AS
     SELECT a.pid, a.nom, a.prenom, a.jourN, a.moisN, a.anN, a.jourP, a.moisP, a.anP, a.scorei, a.scoref
     FROM  encours a,  encours b
     WHERE (a.pid=b.pid) AND (NOT( (a.jourP=b.jourP) AND (a.moisP=b.moisP) AND (a.anP=b.anP) ))
     ORDER BY a.nom, a.prenom, a.anN, a.moisN, a.jourN, a.anP DESC , a.moisP DESC, a.jourP DESC
     ;
quit ;
run ;

/* suppression des doublons */

proc sort data=resm out=resm2 nodup ;
     by _all_ ;

/* tri par date de Prescription décroissante */

proc sql ;
     CREATE TABLE bls.resm AS
     SELECT *
     FROM  resm2
     ORDER BY nom, prenom, anN, moisN, jourN, anP DESC , moisP DESC, jourP DESC
     ;
quit ;
run ;

proc print data=bls.resm ;

/* un peu de comptage sur les patients avec au moins deux fibromètres  score */

proc freq data=bls.resm noprint ;
     table pid / out=frequences ;
run ;

* proc print data=frequences ;

proc freq data=frequences ;
     table count ;

/* surveillons qui a eu plus 10 calculs ou plus */

proc sql ;
     SELECT a.pid,a.count,b.nom, b.prenom
     FROM frequences a, bls.patients b
     WHERE count>9 AND a.pid=b.id
     ORDER by pid, count desc
     ;

/**** -- FIN D'ANALYSE BLS -- *****************************************************************/

/* définition des options et des noms de catalogues         */

options nodate LINESIZE=256 PAGESIZE=50 NOCENTER FORMDLIM=' ' FORMCHAR='-----------' nonumber ;
libname chu '.' ;

/************************************************************/
/*                                                          */
/* étude du protocole SNIS                                  */
/*                                                          */
/************************************************************/

title Analyse des 201 individus ;
run ;

proc corr data=chu.sans3 ;
          var AOF HYALUH GLY ASAT ALAT PLAQUET TP ;
run ;

/*********************************************************************/

title Régression sur 201 individus sans le TP ;
run ;

proc reg data=chu.sans3 ;
         model  AOF = HYALUH GLY ASAT ALAT PLAQUET ;
         output out=chu.res3 p=pAOFsansTP ;
run ;

title "R2a corrigé du biais d'optimisme 201 individus et 1000 répétititons sans TP" ;
*%r2a_corr(dsn=chu.sans3,outcome=AOF,covars=HYALUH GLY ASAT ALAT PLAQUET ,B=1000,sel=none);
run ;

/*********************************************************************/

title Régression sur 201 individus avec le TP ;
run ;

proc reg data=chu.sans3 ;
         model  AOF = HYALUH GLY ASAT ALAT PLAQUET  TP;
         output out=chu.res4 p=pAOFavecTP ;
run ;

title "R2a corrigé du biais d'optimisme 201 individus et 1000 répétititons avec TP" ;
*%r2a_corr(dsn=chu.sans3,outcome=AOF,covars=HYALUH GLY ASAT ALAT PLAQUET TP,B=1000,sel=none);
run ;

/*********************************************************************/

/*  TimeStamp  (dos) : 02 Avril 10 11:13  ;  r:\sefbm\analyses\vindiag7\vd7p1.sas */

%include "x:\statgh.sas " ;
%optionsgh() ;

libname chu "." ;

proc import datafile="ghvd7.xls" out=chu.vd7org dbms=xls replace ;

proc contents data=chu.vd7org ;


proc means data=chu.vd7org ;
proc freq  data=chu.vd7org ;
     table expl_val meta_f ;

/*  TimeStamp  (dos) : 02 Avril 10 11:26  ;  r:\sefbm\analyses\vindiag7\vd7p2.sas */

%include "x:\statgh.sas " ;
%include "x:\roc.sas " ;
%include "x:\rocplot.sas " ;

%optionsgh() ;

libname chu "." ;

/* conversion en 0/1 obligatoire pour Auroc */

data chu.vd7_01 ;
     set chu.vd7org ;
     ms2 = 0 ;  /* metavir supérieur ou égal à F2 */
     ms3 = 0 ;  /* metavir supérieur ou égal à F3 */
     mf4 = 0 ;  /* metavir égal à F4 */
     if (meta_f>1) then ms2 = 1 ;
     if (meta_f>2) then ms3 = 1 ;
     if (meta_f=4) then mf4 = 1 ;

proc freq  data=chu.vd7_01 ;
     table meta_f ms2 ms3 mf4  ;

/********************************************************************/

title Aurocs MS2 ;
%roc(data=chu.vd7_01,var=FibroMetre Fibroscan CSF_index,response=ms2) ;

title Aurocs et comparaison MS2 ;
%roc(data=chu.vd7_01,var=FibroMetre Fibroscan,response=ms2) ;
%roc(data=chu.vd7_01,var=FibroMetre CSF_index,response=ms2) ;
%roc(data=chu.vd7_01,var=Fibroscan CSF_index,response=ms2) ;
* %comp3roc(chu.vd7_01,ms2,FibroMetre,Fibroscan,CSF_index) ;

/********************************************************************/

title Aurocs MS3 ;
%roc(data=chu.vd7_01,var=FibroMetre Fibroscan SF_index,response=ms3) ;

title Aurocs et comparaison MS2 ;
%roc(data=chu.vd7_01,var=FibroMetre Fibroscan,response=ms3) ;
%roc(data=chu.vd7_01,var=FibroMetre SF_index,response=ms3) ;
%roc(data=chu.vd7_01,var=Fibroscan SF_index,response=ms3) ;

/********************************************************************/

title Aurocs  MF4 ;
%roc(data=chu.vd7_01,var=FibroMetre Fibroscan C_index,response=mf4) ;

title Aurocs et comparaison MF4 ;
%roc(data=chu.vd7_01,var=FibroMetre Fibroscan,response=mf4) ;
%roc(data=chu.vd7_01,var=FibroMetre C_index,response=mf4) ;
%roc(data=chu.vd7_01,var=Fibroscan C_index,response=mf4) ;

/*********************************************************************/

data  chu.sans4 ;
      set chu.sans3 ;
      keep AOF HYALUH GLY ASAT ALAT PLAQUET TP ;
run ;

proc export data=chu.sans4 outfile="sans4.xls" dbms ="excel" replace ;

data  chu.reg5 ;
      merge chu.res3 chu.res4 ;
      by rang ;
      keep rang AOF HYALUH GLY ASAT ALAT PLAQUET TP pAOFsansTP pAOFavecTP;
run ;

proc export data=chu.reg5 outfile="reg5.xls" dbms ="excel" replace ;

data chu.sans2 ;
     set chu.sans1 ;
     if AOF    =. then delete ;
     if HYALUH =. then delete ;

proc means data=chu.sans2 ;
     var   AOF HYALUH GLY ASAT ALAT PLAQUET TP ;
run ;

title Données chu.sans3 ;
run ;

data chu.sans3 ;
     set chu.sans2 ;
     if AOF    =. then delete ;
     if HYALUH =. then delete ;
     if  AOFresid>=20 then delete ;

proc means data=chu.sans3 ;
     var   AOF HYALUH GLY ASAT ALAT PLAQUET TP ;
run ;

/********************************************************************/

title Régression sur 202 individus ;
run ;

proc reg data=chu.sans2 ;
         model  AOF = HYALUH GLY ASAT ALAT TP ;
run ;

title Régression sur 201 individus ;
run ;

proc reg data=chu.sans3 ;
         model  AOF = HYALUH GLY ASAT ALAT TP ;
run ;

/*********************************************************************/

/* vérification de la sélection des meilleures variables par bootstrap */
/* ancienne macro bmodel2 de SB ==> */

/* la macro suivante est commentée car elle dure un peu plus de   */
/* 4 minutes ; une copie de la sortie est dans  score3p6.sor.txt  */
/* et le listing "propre" dans score3p6_freq.txt                  */
/* vérifier que tout fonctionne avec B=10 puis mettre B=1000      */
/* utiliser en session                                            */
/*    sas score3p6.sas -work "E:\tmp                              */
/* si besoin est                                                  */

/* l'appel de la macro est commenté, car cela dure 20 minutes...  */

* %quels_regresseurs_RLM(dsn=chu.sans_outl2,outcome=AOF,covars=HYALUH GLY ALAT ASAT PLAQUET TP poids age ferritin trigly bmi2,B=1000,sel=stepwise);

/* calcul de la valeur du R2 ajusté corrigé du biais d'optimisme */
/* par bootstrap */
/* ancienne macro bvalAR2 de SB ==> */

* proc contents data=chu.sans_outl2 ;

run ;

title "R2a corrigé du biais d'optimisme 201 individus et 1000 répétititons" ;
%r2a_corr(dsn=chu.sans3,outcome=AOF,covars=HYALUH GLY ASAT ALAT PLAQUET TP,B=1000,sel=none);
run ;

proc print data = t2;
  var Optimistic_aR2 OptimismCorrection Corrected_aR2 aR2_ICinf aR2_ICsup;
run;

/* recherche de l'outlier dans la régression */

title %str(Régression complète (saturée) : AOF = f(HYALUH GLY ASAT ALAT PLAQUET TP) pour les données chu.snisf1 ) ;

proc reg data=chu.snisf1 ;
         model  AOF = HYALUH GLY ASAT ALAT PLAQUET TP ;
         output out=chu.res_score3 r=AOFresid cookd=AOFcook ;
run ;

/*
proc print data=res_score3 ;
     var RANG AOF HYALUH GLY ASAT ALAT PLAQUET TP AOFresid AOFcook ;
*/

title Valeurs extremes serie 1 (cook) ;
run ;

data outl1 ;
     set chu.res_score3 ;
     if  AOFcook<0.2 then delete ;

proc print data=outl1 ;
     var RANG AOF HYALUH GLY ASAT ALAT PLAQUET TP AOFresid AOFcook ;
run ;

ods html file= "score3p6/score3p6.html"
    gpath    = "score3p6/" (url=none) ;

/*********************************************************************/

title Meilleure Régression (201 individus) ;
run ;
data chu.sans_outl2 ;
     set chu.res_score3 ;
     if  AOFresid>=20 then delete ;

proc reg data=chu.sans_outl2 ;
         model  AOF = HYALUH GLY ASAT ALAT PLAQUET TP ;
run ;

proc contents data=chu.sans_outl2 ;
run ;

/*********************************************************************/

/* vérification de la sélection des meilleures variables par bootstrap */
/* ancienne macro bmodel2 de SB ==> */

/* la macro suivante est commentée car elle dure un peu plus de   */
/* 4 minutes ; une copie de la sortie est dans  score3p6.sor.txt  */
/* et le listing "propre" dans score3p6_freq.txt                  */
/* vérifier que tout fonctionne avec B=10 puis mettre B=1000      */
/* utiliser en session                                            */
/*    sas score3p6.sas -work "E:\tmp                              */
/* si besoin est                                                  */

/* l'appel de la macro est commenté, car cela dure 20 minutes...  */

* %quels_regresseurs_RLM(dsn=chu.sans_outl2,outcome=AOF,covars=HYALUH GLY ASAT PLAQUET TP poids age alat ferritin trigly bmi2,B=1000,sel=stepwise);

/* calcul de la valeur du R2 ajusté corrigé du biais d'optimisme */
/* par bootstrap */
/* ancienne macro bvalAR2 de SB ==> */

* proc contents data=chu.sans_outl2 ;

ods html select none ;

%r2a_corr(dsn=chu.sans_outl2,outcome=AOF,covars=HYALUH GLY ASAT PLAQUET TP,B=1000,sel=none);

ods html select all ;

proc print data = t2;
  var Optimistic_aR2 OptimismCorrection Corrected_aR2 aR2_ICinf aR2_ICsup;
run;

ods html close;



/************************************************************/
/*                                                          */
/* étude du Dossier PBIO                                    */
/*                                                          */
/************************************************************/



title Dossier PBIO ;
run ;

/* un peu de données (formatées)                            */

%print10(pbio) ;

/* des tris à plat                                          */

proc freq data=pbio ;
     tables CONNAIT DIFF CONSOM MARQUE CONSVIE SEXE AGE ETATCIVIL  NBENFANTS  SITPROF CL_REVENU / NOCUM ;

/* tris à plat, par fréquence décroissante ;

proc freq data=pbio order=freq ;
     table sexe etatciv age revenu / nocum ;
     table sexe*etatciv sexe*age sexe*revenu / norow nocol nopercent ;

run ;

 proc freq data=titanic order=freq ;
 tables  CLASS    AGE      SEX      SURV ;

*/

run ;

/************************************************************/
/*                                                          */
/* étude du Dossier TITANIC                                 */
/*                                                          */
/************************************************************/

title Dossier TITANIC ;
run ;

/* un peu de données (formatées)                            */

%print10(titanic) ;

/* des tris à plat                                          */

proc freq data=titanic order=freq ;
     tables  CLASS    AGE      SEX      SURV ;


run ;

/****************************************************************************************************************/
/****************************************************************************************************************/

TITLE Etude de tous les paramètres - 26 mars 97 ;

libname f 'z:\A1056' ;
options nodate LINESIZE=250 PAGESIZE=5000 NOCENTER FORMDLIM=' ' FORMCHAR='-----------' nonumber ;
%include 'x:\statgh.sas' ;

* Etude de tous les paramètres - 3 octobre 97 " ;

/****************************************************************************************************************/
/****************************************************************************************************************/

/* création de la base à  partir des données issues du fichier Excel de
   converties en fichier texte (pour faciliter l'utilisation de R */

/*********************************************************/

data  f.alltintinana ;
      infile '1056.sor' firstobs=2 ;
      input  IDEN  $  REPL  AT  URE   AH    TP    AM    AE   SX  NU   NS $  NFA     VAC    LVD  $ ;
run ;

proc contents data=f.alltintinana ;

** proc print data=f.alltintinana ;

* listages des valeurs en début et fin de fichier :

%titregen(f.alltintinana) ;
run ;
%tete(f.alltintinana) ;
run ;
%queue(f.alltintinana) ;
run ;
title2 ;

/****************************************************************************************************************/
/****************************************************************************************************************/

data prepanadse ; set alltintinana;
     dse = "oui" ;
     if sce=-1 then dse= "non" ;
     alrt = "oui" ;
     if cda=0 then alrt = "non" ;
     if alrt="non"               then grp="ns" ;
     if alrt="oui" and dse="non" then grp="nc" ;
     if alrt="oui" and dse="oui" then grp="oa" ;
     f_iden1 = put(iden,Z4.0) ;  /* format zéro pour garantir la concaténation */
     f_iden2 = iden ;  /* format zéro pour garantir la concaténation */
     niden = grp||trim(f_iden) ;

/* on utilise retain pour réordonner les variables */

data anadse ;
     retain   niden grp dse alrt cda ;
     set prepanadse ;

proc print  data=anadse   (firstobs=1 obs=10) ;
proc print  data=anadse   (firstobs=800 obs=825) ;

/* on aura besoin de trier par sexe, donc */

proc sort data=anadse out=anadse2 ;
     by sexe niden ;

/* quelques comptages */

title Analyse Globale ;
run ;

proc freq data=anadse2 order=freq ;
     table sexe dse alrt grp dse*grp dse*alrt ;

/************************************************/

data alltintinana_alrt ;
     set anadse2 ;
     length nar $ 30 ;
     length naj $ 30 ;
     length nav $ 30 ;
     length nab $ 30 ;
     ar = 0 ;
     aj = 0 ;
     av = 0 ;
     ab = 0 ;
     nar   = "" ;
     naj   = "" ;
     nav   = "" ;
     nab   = "" ;

     /***************************************************************/

     if  repl <= 1100               then do ;
         ar = 1 ; nar = trim(nar) || " plq" ; cplq = "Rouge" ;
     end ;
     if  1100 < repl and repl <= 70 then do ;
         aj = 1 ; naj = trim(naj) || " plq" ; cplq = "Jaune" ;
     end ;

     /***************************************************************/


     alerte = ((ar*10 + aj)*10 + ab)*10 + av ;
     nar = trim(nar) ;
     naj = trim(naj) ;
     nav = trim(nav) ;
     nab = trim(nab) ;


proc print data=alltintinana_alrt  (firstobs=1 obs=10) ;
proc print data=alltintinana_alrt  (firstobs=2728 obs=2738) ;

proc freq  data=alltintinana_alrt order=freq ;
     table NMO    alerte ar aj ab av CDA LVD nar naj nab nav cplq casat curee cah ctp ca2m cage ;

proc freq  data=alltintinana_alrt order=freq ;
     table ar*aj ar*av ar*ab aj*av aj*ab av*ab / norow nocol nopct ;

proc means  data=alltintinana_alrt n mean stddev cv min max maxdec=2 ;
     var PLQ    ASAT    UREE   AH    TP    A2M    AGE   ;

** proc print data=alltintinana_alrt ;

data alltintinana_alrt ;
     set alltintinana_alrt ;
     lvdn = input(lvd,4.) ;
run ;

** proc contents data= alltintinana_alrt ;

data alltintinana_alrt ;
     set alltintinana_alrt ;
     dseplq = 0 ;
     idplq = indexc(lvd,'1') ;
     if (lvdn>-1) and (idplq>0) then dseplq=1 ;

     dseasa = 0 ;
     idasa = indexc(lvd,'2') ;
     if (lvdn>-1) and (idasa>0) then dseasa=1 ;

     dseage = 0 ;
     idage = indexc(lvd,'7') ;
     if (lvdn>-1) and (idage>0) then dseage=1 ;

     /**************************************************/

     length f_lvd $ 30 ;
     f_lvd = "???" ;
     if lvdn=1   then f_lvd = "REPL" ;
     if lvdn=5   then f_lvd = "TP" ;
     if lvdn=65  then f_lvd = "A2M TP" ;

proc freq  data=alltintinana_alrt order=freq ;
     table dseplq*cplq dseasa*casat dseure*curee dsehya*cah dsetdp*ctp dsea2m*ca2m dseage*cage/ norow nocol nopct ;

proc freq  data=alltintinana_alrt order=freq ;
     table dseplq*cplq dseasa*casat dseure*curee dsehya*cah dsetdp*ctp dsea2m*ca2m dseage*cage/ norow nocol nopct ;

proc freq  data=alltintinana_alrt order=freq ;
     table lvd f_lvd ;

data dsealrt ;
     set alltintinana_alrt ;
     if lvd=-1 then delete ;

proc freq  data=dsealrt order=freq ;
     table lvd f_lvd ;

/************************************************/

data chtmp.re ;
     * file "f1056.txt" ;
     array v1 $ id ;
     set chtmp.bip ;
     if a2m<10 then a2m = a2m*100 ;
     exclu = 0 ;
     alat  = -1 ;
     if sexe=2 then sexe=0 ;
     format id $7. ;
     id = 'M'||put(numero,Z5.0) ;
     format repl  5.1 ;
     format age   9.4 ;

data f ; set c.f ;
     array v1 $ iden ;
     iden = 'M'||put(numero,Z5.0) ;
     drop numero;

proc sort data=f out=f_t ; by iden ;

proc sort data=resultats out=res_t ; by iden ;

data c.c ; merge res_t f_t ; by iden ;
     ZCDA = put(CDA,Z4.0) ;

proc import datafile="Z:\bases7gh.xls" out=c.alls17 dbms=excel replace;

data c.ft ; set c.f ;   if ft = . then delete ;

proc export data=pbh outfile="Z:\sniff17_1056.dbf" dbms=dbf replace;

data c.f ;
     array v1 numero ;  /* array force à utiliser les variables dans cet ordre */
     array v2 pl ;
     array v3 as ;
     array v4 ur ;
     array v5 hy ;
     array v6 tp ;
     array v7 a2 ;
     array v8 ag ;
     array v9 se ;

     set c.p ; /* attention à bien mettre set après array et avant les if */
     keep  numero  pl as ur hy tp am ag sx ;

     if pl = . then delete ;
     if as = . then delete ;
     if ur = . then delete ;
     if hy = . then delete ;
     if tp = . then delete ;
     if a2 = . then delete ;
     if ag = . then delete ;
     if se = . then delete ;

/* gestion du fichier des rintintins */

data a (rename=(nom=nom1)) ; set b.rintintins ; id1 = id ;

proc sort data=a out=at ; by id ;

proc print data=at (firstobs=1 obs=5) ; var id nom1 ;

proc means data=at n ; var id ;

/* gestion du fichier du suivi des rintintins */

data binit (rename=(nom=nom2 num_ro=id qualificatif=qualificatif_id mode_x=mode_x_id)) ;
     set b.suivi_rintintins ;

proc means data=binit n ; var id ;

data b ; set binit ; id2 = id ;

proc sort data=b out=bt ; by id ;

proc print data=bt (firstobs=1 obs=5) ; var id nom2 ;

proc means data=bt n ; var id ;

/* fusion puis export */

title Fichier 3 ;
run ;

data ct ; merge at bt ; by id ;

proc means data=ct n ; var id ;

data c ; set ct ;
     erreur=0 ;
     noma =nom1 ;
     nomb =nom2 ;
     ida  = id1 ;
     idb  = id2 ;
     if not(nom1=nom2) then erreur=1;
     if not(ida=idb)   then erreur=erreur + 2;
     drop  MODE_EXERCICE_id SPECIALITE_id ZONE_VACANCES TITRE_id ;

proc sort data=c out =ptout ; by descending erreur id ;

proc sql ;
     create table tout as
     select
        id ,
        titre ,
        nom1 ,
        prenom ,
        qualificatif

     from ptout ;
quit ;

data rintintins ;

     length   adresse1 $ 90 ;
     format   adresse1 $90. ;
     informat adresse1 $90. ;

/* gestion du fichier des rintintins */

data a (rename=(nom=nom1)) ; set b.rintintins ; id1 = id ;

proc sort data=a out=at ; by id ;

proc print data=at (firstobs=1 obs=5) ; var id nom1 ;

proc means data=at n ; var id ;

/* gestion du fichier du suivi des rintintins */

data binit (rename=(nom=nom2 num_ro=id)) ;
     set b.suivi_rintintins ;

proc means data=binit n ; var id ;

data b ; set binit ; id2 = id ;

proc sort data=b out=bt ; by id ;

proc print data=bt (firstobs=1 obs=5) ; var id nom2 ;

proc means data=bt n ; var id ;

/* fusion puis export */

title Fichier 3 ;
run ;

data ct ; merge at bt ; by id ;

proc means data=ct n ; var id ;

data c ; set ct ;
     erreur=0 ;
     noma =nom1 ;
     nomb =nom2 ;
     ida  = id1 ;
     idb  = id2 ;
     if not(nom1=nom2) then erreur=1;
     if not(ida=idb)   then erreur=erreur + 2;
     drop  MODE_EXERCICE_id SPECIALITE_id ZONE_VACANCES TITRE_id ;

proc sort data=c out =ptout ; by descending erreur id ;

data suivi_rintintins ;
     length nom$ 50 ;
     informat nom $50. ;
     format nom $50. ;
     length r_gion_rintintin $ 50 ;
     informat r_gion_rintintin $50. ;
     format r_gion_rintintin $50. ;
     erreur = 0 ;
     set b.suivi_rintintins ;
     if (Premier_calcul =.)           then do ;
         erreur = 1 ;
         mois   = 0 ;
         annee  = 0 ;
     end ; else do ;
         mois  = month(Premier_calcul) ;
         annee = year(Premier_calcul) ;
     end ;
     if trim(r_gion_rintintin)="---"    then erreur = 3 ;
     if dpt_rintintin=.                 then erreur = 4 ;
     if dpt_rintintin<0                 then erreur = 5 ;

proc means data=suivimt noprint ;
     output out=s1a1 sum= ;

     var nouveaux_p prem_r prem_B;

data s1b ;
     array v1 mois ;
     array v2 annee ;
     array c  $ dsc ;
     array v3 nouveaux_p     ;
     array v4 prem_r    ;
     array v5 prem_B    ;
     array v6 prem_p ;
     set s1a1 s1a2 ; drop _TYPE_    _FREQ_ ;
     prem_p = nouveaux_p - prem_r - prem_B ;
     if _n_=1 then  do ;
         dsc = "TOTAL" ;
         mois  = month(today()) ;
         annee = year(today()) ;
     end ;
     else dsc = "" ;

proc sort data=s1b out=s2b ;
     by  annee mois ;

proc export data=calculs_nettoyes outfile="Out/B6_details_calculs.xls" dbms ="excel" replace ;

proc sql ;
     create table calculs_relies as
     select a.num_ro as num1 , a.id_labo as idl1 , a.id_rintintin as idm1 ,
            a.laboratoire as labo1 , a.rintintin as med1 ,
            b.id as idl2 , b.qualificatif , b.nom
     from a , b where idl1=idl2 ;
quit ;


proc sql ;
     create table calculs_relies as
     select a.num_ro as num1 , a.id_labo as idl1 , a.id_rintintin as idm1 ,
            a.laboratoire as labo1 , a.rintintin as med1 ,
            c.id as idm2 ,c.nom , c.prenom
     from a , c where idm1=idm2 ;
quit ;

data calculs_lies (rename=(num1=num_ro)) ; set calculs_relies ;

proc sql ;
     delete from non_relies
     where num_ro in (select num_ro from calculs_lies) ;
quit ;

proc freq data=calc_hors_CHU  order=freq ;
     table base cause mode_exercice ;

%macro compteCAUSE(base,onglet) ;

data calc2 ;
     base = "calc2" ;
     total    = 1 ;
     ao   = 0 ;
     vux    = 0 ;
     atoze = 0 ;
     set &base ;
     if trim(cause)= 'Ao'                then ao    = 1 ;
     if trim(cause)= 'Vux'                 then vux     = 1 ;
     if trim(cause)= 'Soz meta'  then atoze  = 1 ;

/*   proc print  data=calc2 (firstobs=1 obs=10) ; var Date_r_sultat anne_calc mois_calc cause ao vux atoze ; */

proc sort data=calc2  out=calc3  ;
     by descending annee descending mois ;

proc means data=calc3 noprint ;
     output out=calc4 sum= ;
     var total  vux ao atoze;


data aa ;
     length   nom_m    $ 50 ;
     format   nom_m    $50. ;
     informat nom_m    $50. ;
     base = "aa" ;
     set a ;
     nom_m = trim(rintintin) ;

proc sql ; select count(distinct(nom_m)) from bbt ; quit ;
/* proc sql ; select distinct(nom_m) , prenom , " BBT" from bbt where nom_m like "MP%" ; quit ; */


proc sql ;
     create table erreur_nom1 as
     select aat.nom_m
     from aat left join bbt on aat.nom_m=bbt.nom_m
     where bbt.nom_m is null
     ;
quit ;

proc print data=erreur_nom1 ;

data aat_sansd ; /* sans double */
     set aat ;
     tn  = trim(nom_m) ;
     lng = length(tn) ;
     if substr(tn,lng,1)="." then delete ;

proc sql ;
     create table cct as
     select aats.nom_m , cause , date_r_sultat ,
     aats.mode_exercice , bbts.mode_exercice ,
     vux, ao, atoze ,
     mois , annee , base1 , base2 , nom1 , nom2 , region_id
     from aats, bbts
     where aats.nom_m = bbts.nom_m
     ;
quit ;

data eetv ; set eet ; where vux=1 ;
%compteME(eetv,detail_vux) ;

data eeta ; set eet ; where ao=1 ;
%compteME(eeta,detail_ao) ;

data eets ; set eet ; where atoze=1 ;
%compteME(eets,detail_atoze) ;


%compteOrdo(cct,"") ;

data cct1996  ; set cct ; where annee=1996 ;
data cct1997  ; set cct ; where annee=1997 ;

%compteOrdo(cct1996,"1996") ;
%compteOrdo(cct1997,"1997") ;

%optionsgh(ls=120) ;

/** ################################################################################# */
/**                                                                                   */
/** classification ward de la matrice des distances euclidiennes lignes de VINS       */
/**                                                                                   */
/** ################################################################################# */

libname gh 'I:\Sasdata' ;
options nofmterr ;
options nodate LINESIZE=256 PAGESIZE=50 NOCENTER FORMDLIM=' ' FORMCHAR='-----------' nonumber ;

/* chargement des données */

proc print data=gh.vins ;

/* matrice euclidienne des distances */

proc distance data=gh.vins out=vins_md method=Euclid ;
     var interval(_numeric_);
     id  vin ;

proc print data=vins_md ;

/* classification */
/*    method=average outtree=vins_tr nosquare nonorm */
/*    comme hclust(vins_md,method="average") en R    */

proc cluster data=vins_md method=average outtree=vins_tr nosquare nonorm ;
     id vin ;

proc print data=vins_tr ;

proc sort data=vins_tr out=vins_ttr ;
     by _height_ ; /* donc croissant */

proc print data=vins_ttr ;

/* dendrogramme  : sauvegarde du graphique en postscript */

goptions reset=all gaccess='sasgastd > vinsclsas.ps' device=pscolor ;

proc tree  data=vins_tr horizontal ;
     height _height_ ;
     id vin ;
     title Classification vins ;
quit ;


/* reprise des options par défaut */

goptions reset=goptions;

run ;

/** ################################################################################# */
/**                                                                                   */
/**   affichage de l'age pour ELF avec des couleurs différentes pour chaque sexe      */
/**                                                                                   */
/** ################################################################################# */


/*  TimeStamp  (dos) : 06 Septembre 06 13:46  ;  z:\essai.sas */

    options nofmterr ;
    libname gh 'I:\Sasdata' ;

*    proc contents data=gh.elf ;
*    proc print    data=gh.elf ;

     proc sort data=gh.elf out=elf2 ;
          by age ;

     data elf3 ; set elf2 ;
          idn= _n_ ;
          if sexe=0 then do ; ageh = age ; agef = .   ; end ;
                    else do ; ageh = .   ; agef = age ; end ;

    proc print    data=elf3 (obs=10) ;

     symbol1 c=blue v=dot ;
     symbol2 c=red  v=dot ;
     proc gplot data=elf3 ;
          plot ageh*idn agef*idn / overlay ;

     run ;

/** ################################################################################# */
/**                                                                                   */
/** classification issue d'une AFC                                                    */
/**                                                                                   */
/** ################################################################################# */

PROC CORRESP DATA=nomtab1  DIM=3 OUT=toto NOPRINT ;
  VAR cac dj ftm can net ;
  ID ident ;

PROC CLUSTER METHOD=CENTROID ;
  VAR DIM1-DIM3;
  ID ident;
  PROC TREE ;
  RUN ;

/** ################################################################################# */
/**                                                                                   */
/** comparaison des proc clasiques avec les macros gh                                 */
/**                                                                                   */
/** ################################################################################# */


/* lecture des données */

data consom77 ;
     infile 'z:\consom77.dar'  firstobs=2;
     input Temps $ Resm  Depc ;
run ;

%titregen(consom77) ;

/* étude avec les proc classiques */

proc contents data=consom77 ;

proc means data=consom77 ;

proc corr  data=consom77 ;

proc reg   data=consom77 ;
     model depc = resm ;

/* étude avec les macros gh et dl */

titregen(consom77) ;
combien(consom77) ;
decritQT(consom77,resm,"mDollars") ;
decritQT(consom77,depc,"mDollars") ;
asgQT(consom77,depc,"mDollars") ;
regrlin(consom77,resm,depc,"mDollars","mDolars") ;

run ;

/** ####################################### */

/* sortie en fichier texte */

data _null_;
     set demo ;
     file "demo.sor" notitles noprint;
     put  id $5. plaq 6.0 asat 6.0 uree 7.2 ah 7.0 tp 6.0 a2m 8.0 age 9.4 sexefm 5.0 exclu 5.0 alat 6.0 ;

run ;

/* comparaison de courbes Roc */

proc import datafile='art_sniff14.xls' dbms=excel out=art_sniff14 replace ;

proc means data=art_sniff14 ;
     var SNIFF8  Prediction_1   ;

proc freq data=art_sniff14 ;
     table fcs ;

%include 'x:\statgh.sas' ;
%include 'x:\roc.sas' ;
%include 'x:\rocplot.sas' ;

%comp2roc(art_sniff14,fcs,SNIFF8,Prediction_1) ;

/* comparaison de cohortes */

libname chu 'c:\Temp' ;
options nodate LINESIZE=256 PAGESIZE=50 NOCENTER FORMDLIM=' ' FORMCHAR='-----------' nonumber ;
%include 'x:\roc.sas' ;

proc import datafile='cohorte1.xls' dbms=excel out=chu.cohorte1 replace ;
proc import datafile='cohorte2.xls' dbms=excel out=chu.cohorte2 replace ;
proc import datafile='cohortes1et2.xls' dbms=excel out=chu.cohortes1et2 replace ;

/* en ligne 162 pas de FCS ? */

data cohorte1 ;
     set chu.cohorte1 ;
     if fcs=. then delete ;

data chu.cohorte1 ;
     set cohorte1 ;

data cohortes1et2 ;
     set chu.cohortes1et2 ;
     if fcs=. then delete ;

data chu.cohortes1et2 ;
     set cohortes1et2 ;

/* calculs de base */

title Description de la cohorte 1 ;
proc means data=chu.cohorte1 n mean stddev cv min max maxdec=4 ;
     var SNIFF8 FIBTEST APRI HEPASCOR FIB4 MODEL15 ;
proc freq data=chu.cohorte1 order=freq ;
     table fcs ;
run ;

title Description de la cohorte 2 ;
proc means data=chu.cohorte2 n mean stddev cv min max maxdec=4 ;
     var SNIFF8 FIBTEST APRI HEPASCOR FIB4 MODEL15 ;
proc freq data=chu.cohorte2 order=freq ;
     table fcs ;
run ;

title Description de la cohortes 1&2 ;
proc means data=chu.cohortes1et2 n mean stddev cv min max maxdec=4 ;
     var SNIFF8 FIBTEST APRI HEPASCOR FIB4 MODEL15 ;
proc freq data=chu.cohortes1et2 order=freq ;
     table fcs ;
run ;

/* comparaisons d'AUROCS série 1 */

title Delong sur les 6 tests : cohorte 1 ;
* proc print data=chu.cohorte1 ;
%roc(data=chu.cohorte1,var=SNIFF8 FIBTEST APRI HEPASCOR FIB4 MODEL15,response=FCS, details=YES) ;
run ;

title Delong sur les 6 tests : cohorte 2 ;
* proc print data=chu.cohorte2 ;
%roc(data=chu.cohorte2,var=SNIFF8 FIBTEST APRI HEPASCOR FIB4 MODEL15,response=FCS, details=YES) ;
run ;

title Delong sur les 6 tests : cohortes 1 et 2 ;
* proc print data=chu.cohortes1et2 ;
%roc(data=chu.cohortes1et2,var=SNIFF8 FIBTEST APRI HEPASCOR FIB4 MODEL15,response=FCS, details=YES) ;
run ;

/* comparaisons d'AUROCS série 2 */

title Delong sur 2 tests : cohorte 1 ;
* proc print data=chu.cohorte1 ;
%roc(data=chu.cohorte1,var=SNIFF8 MODEL15,response=FCS, details=YES) ;
run ;

title Delong sur 2 tests : cohorte 2 ;
* proc print data=chu.cohorte2 ;
%roc(data=chu.cohorte2,var=SNIFF8 MODEL15,response=FCS, details=YES) ;
run ;

title Delong sur 2 tests : cohortes 1 et 2 ;
* proc print data=chu.cohortes1et2 ;
%roc(data=chu.cohortes1et2,var=SNIFF8 MODEL15,response=FCS, details=YES) ;
run ;


/* conversion en variables qualitatives */

libname tmp 'c:\temp' ;

* proc import datafile='rch2.xls' dbms=excel out=tmp.rch2 replace ;

* proc contents data=tmp.rch2 ;

/* ==> fichier rch2.sor */

data rch2 ;
     set tmp.rch2 ;
     array v1 numero ;
     array v2 metaf ;
     array v3 plaq ;
     array v4 asat ;
     array v5 ur_e ;
     array v6 hyalu ;
     array v7 tp ;
     array v8 a2m ;
     array v9 age ;
     * array v10 sexe ;
     if numero        = . then delete ;
     if metaf         = . then delete ;
     if plaq          = . then delete ;
     if asat          = . then delete ;
     if ur_e          = . then delete ;
     if hyalu         = . then delete ;
     if tp            = . then delete ;
     if a2m           = . then delete ;
     if age           = . then delete ;
     if sexe          = . then delete ;
     keep numero      metaf      plaq      asat      ur_e      hyalu      tp      a2m      age ;

     if (plaq<170) or (plaq>390) then do ;
        plaq = 1 ;
     end ; else do ; plaq = 0 ; end ;

     if (asat<10) or (asat>110) then do ;
        asat = 1 ;
     end ; else do ; asat = 0 ; end ;

     if (ur_e<1.9) or (ur_e>8.8) then do ;
        ur_e = 1 ;
     end ; else do ; ur_e = 0 ; end ;

     if (hyalu<2) or (hyalu>73) then do ;
        hyalu = 1 ;
     end ; else do ; hyalu = 0 ; end ;

     if (tp<88) or (tp>121) then do ;
        tp = 1 ;
     end ; else do ; tp = 0 ; end ;

     if (a2m<105) or (a2m>311) then do ;
        a2m = 1 ;
     end ; else do ; a2m = 0 ; end ;

     if (age<29) or (age>66) then do ;
        age = 1 ;
     end ; else do ; age = 0 ; end ;

proc print data=rch2 ;

/******************************************************************/

libname chu 'c:\Temp' ;
options nodate LINESIZE=256 PAGESIZE=50 NOCENTER FORMDLIM=' ' FORMCHAR='-----------' nonumber ;
%include 'x:\roc.sas' ;

/*
proc import datafile='cohorte1.xls' dbms=excel out=chu.cohorte1 replace ;
proc import datafile='cohorte2.xls' dbms=excel out=chu.cohorte2 replace ;
proc import datafile='cohortes1et2.xls' dbms=excel out=chu.cohortes1et2 replace ;
*/

/* en ligne 162 pas de FCS ? */

data cohorte1 ;
     set chu.cohorte1 ;
     if fcs=. then delete ;

data chu.cohorte1 ;
     set cohorte1 ;

data cohortes1et2 ;
     set chu.cohortes1et2 ;
     if fcs=. then delete ;

data chu.cohortes1et2 ;
     set cohortes1et2 ;

/* calculs de base */

title Description de la cohorte 1 ;
proc means data=chu.cohorte1 n mean stddev cv min max maxdec=4 ;
     var SNIFF8 FIBTEST APRI HEPASCOR FIB4 MODEL15 ;
proc freq data=chu.cohorte1 order=freq ;
     table fcs ;
run ;

title Description de la cohorte 2 ;
proc means data=chu.cohorte2 n mean stddev cv min max maxdec=4 ;
     var SNIFF8 FIBTEST APRI HEPASCOR FIB4 MODEL15 ;
proc freq data=chu.cohorte2 order=freq ;
     table fcs ;
run ;

title Description de la cohortes 1&2 ;
proc means data=chu.cohortes1et2 n mean stddev cv min max maxdec=4 ;
     var SNIFF8 FIBTEST APRI HEPASCOR FIB4 MODEL15 ;
proc freq data=chu.cohortes1et2 order=freq ;
     table fcs ;
run ;

/* comparaisons d'AUROCS série 1 */

title Delong sur les 6 tests : cohorte 1 ;
* proc print data=chu.cohorte1 ;
%roc(data=chu.cohorte1,var=SNIFF8 FIBTEST APRI HEPASCOR FIB4 MODEL15,response=FCS, details=YES) ;
run ;

title Delong sur les 6 tests : cohorte 2 ;
* proc print data=chu.cohorte2 ;
%roc(data=chu.cohorte2,var=SNIFF8 FIBTEST APRI HEPASCOR FIB4 MODEL15,response=FCS, details=YES) ;
run ;

title Delong sur les 6 tests : cohortes 1 et 2 ;
* proc print data=chu.cohortes1et2 ;
%roc(data=chu.cohortes1et2,var=SNIFF8 FIBTEST APRI HEPASCOR FIB4 MODEL15,response=FCS, details=YES) ;
run ;

/* comparaisons d'AUROCS série 2 */

title Delong sur 2 tests : cohorte 1 ;
* proc print data=chu.cohorte1 ;
%roc(data=chu.cohorte1,var=SNIFF8 MODEL15,response=FCS, details=YES) ;
run ;

title Delong sur 2 tests : cohorte 2 ;
* proc print data=chu.cohorte2 ;
%roc(data=chu.cohorte2,var=SNIFF8 MODEL15,response=FCS, details=YES) ;
run ;

title Delong sur 2 tests : cohortes 1 et 2 ;
* proc print data=chu.cohortes1et2 ;
%roc(data=chu.cohortes1et2,var=SNIFF8 MODEL15,response=FCS, details=YES) ;
run ;

%allcompRoc2a2(chu.cohortes1et2,SNIFF8 FIBTEST APRI HEPASCOR FIB4 MODEL15,FCS) ;


/*  TimeStamp  (dos) : 31 Mai 08 21:15  ;  coefficients de lin */

proc import datafile='pd150.xls' dbms=excel out=pd150 replace ;
proc import datafile='md150.xls' dbms=excel out=md150 replace ;
proc contents data=pd150 ;
proc contents data=md150 ;
/* variables à traiter : x CSI CSII PD */
%include  'X:\mccc.sas' ;  /* concordance de lin */

%*mccc(md150,x,ratervars=CSI CSII,alpha=0.005) ;
%include 'x:\concreg.sas' ;
%concreg(md150,CSI,CSII) ;
%concreg(md150,CSI,PD) ;
%concreg(md150,CSII,PD) ;

%concreg(pd150,CSI,CSII) ;
%concreg(pd150,CSI,PD) ;
%concreg(pd150,CSII,PD) ;


/*  TimeStamp  (dos) : 01 Février 09 13:14  ;  r:\sefbm\analyses\compressionjpeg_2\comp2.sas */

/* variables :
  Numero  Compression
  MacroVac_MCR    MacroVac_SM     MacroVac_JC1    MacroVac_JC2
  MicroVacMCR     MicroVacSM      MicroVacJC1     MicroVacJC2
  Texture_Vac_MCR Texture_Vac_SM  Texture_Vac_JC1 Texture_Vac_JC2
  Fib_peri_MCR    Fib_peri_SM     Fib_peri_JC1    Fib_peri_JC2
  Veines_MCR      Veines_SM       Veines_JC1      Veines_JC2
  Compress_MCR    Compress_SM     Compress_JC1    Compress_JC2
*/


libname comp2 "." ;
%include 'x:\statgh.sas' ;

/* on détruit l'ancien fichier */

filename delfile "subj3.xls" ;
data _null_ ; rc = FDELETE('delfile') ;

proc import datafile="subjective2.xls" out=comp2.subj dbms=excel replace ;

data comp2.subj2 ;
     set comp2.subj ;
     if  CompressMCR="oui" then ComprMCR=1 ;
     if  CompressMCR="non" then ComprMCR=2 ;
     if  CompressSM= "oui" then ComprSM =1 ;
     if  CompressSM= "non" then ComprSM =2 ;
     if  CompressJC1="oui" then ComprJC1=1 ;
     if  CompressJC1="non" then ComprJC1=2 ;
     if  CompressJC2="oui" then ComprJC2=1 ;
     if  CompressJC2="non" then ComprJC2=2 ;
     numimg = numero ;
     image  = substr(compression,1,index(compression,"_")-1) ;
     nature = substr(compression,index(compression,"_")+1,index(compression,".")-index(compression,"_")-1) ;
     qualite= -1 ;
     reste  = "?????" ;
     idx    = 0 ;
     if nature="tif" then do ;
        qualite = 100 ;
     end ; else do ;
        idx   = index(nature,"Q") ;
        if idx>0 then do ;
           reste   = substr(nature,idx+1,length(nature)) ;
           qualite = int( reste )  ;
           nature  = substr(nature,1,idx-2) ;
        end ;
     end ;
     drop numero compression idx reste ;
     /* mais on garde numimg image nature qualite */

/*  pour vérification : */

%tete(comp2.subj2) ;
%queue(comp2.subj2) ;

/* */

proc freq data=comp2.subj2 ;
     table _numeric_ ;
*/

proc contents data=comp2.subj2 ;

/* macro pour passer de wide en long */

%macro w2l() ;
%let  juges = MCR SM JC1 JC2 ;
%let  nbj   = %nbmots(&juges) ;
%let  cols  = MacroVac MicroVac Texture_Vac Fib_peri Veines Compr ;
%let  nbc   = %nbmots(&cols) ;
%do   idj=1 %to &nbj ;
      %let jug   = %scan(&juges,&idj,' ') ;
      %let numj  = %eval(&idj) ;
      %let macrovac    = MacroVac&jug ;
      %let microvac    = MicroVac&jug ;
      %let texturevac  = TextureVac&jug ;
      %let fibperi     = Fibperi&jug ;
      %let veines      = Veines&jug ;
      %let compr       = Compr&jug ;
      data tmp&numj ;
           array v1 $ numimg ;
           array v2 $ image  ;
           array v3 $ nature ;
           array v4   qualite ;
           array v5   numj ;
           array v6 $ juge ;
           array v7   MacroVac ;
           array v8   MicroVac ;
           array v9   TextureVac ;
           array v10  FibPeri ;
           array v11  Veines
           arary v12  Compr ;
           numj = &numj ;
           juge = "&jug" ;
           label MacroVac   = 'MacroVac' ;
           label MicroVac   = 'MicroVac' ;
           label TextureVac = 'TextureVac' ;
           label FibPeri    = 'FibPeri' ;
           label Veines     = 'Veines' ;
           label Compr      = 'Compr' ;
           set comp2.subj2
           (rename=(
           &macrovac=MacroVac
           &microvac=MicroVac
           &texturevac=TextureVac
           &fibperi=FibPeri
           &veines=Veines
           &compr=Compr
           )) ;
           keep numimg image nature qualite numj juge MacroVac MicroVac TextureVac
           FibPeri Veines Compr ;
      run ;
      proc sort data=tmp&numj out=tmpT&numj ; by numimg ;
%end  ;
%* fusion ;

data comp2.subj3 ;
     set tmpT1 tmpT2 tmpT3 tmpT4 ;

%tete(comp2.subj3) ;
%queue(comp2.subj3) ;

proc export data=comp2.subj3 outfile="subj3.xls" dbms=xls replace ;

%mend w2l ;

%w2l() ;

/* conversion de dates */

data calculs ;
     set fbm.calculs ;
     keep an code dategh ;
     an = substr(code,1,2) ;
     dategh = (dateResultat/86400) + 25569  ;
     format dategh DDMMYY8. ;

run ;

data calculs ;
     set fbm.calculs ;
     keep an code dategh ;
     an = substr(code,1,2) ;
     dategh = (dateResultat/86400) - 21916 ;
     format dategh DDMMYY8. ;

run ;

data calculs ;
     set fbm.calculs ;
     keep an code dategh ;
     an = substr(code,1,2) ;
     dategh = (dateResultat/86400) + 25569 -21916 ;
     format dategh DDMMYY8. ;

run ;

/* CONVERSIONS DATE ET HEURE (Unix timestamp vs SAS time) */

data ed ;
     input    jour ;
     informat jour mmddyy8. ;
     format jour mmddyy8. ;
     jour2 = jour ;
     jour3 = jour ;
datalines ;
01/01/60
01/01/70
02/21/05

04/28/09
;

proc print data=ed ;

/*************************************************/

data td ;
     input vd  ; /* j m a date ; */
     datalines ;
     -315619200
     0
     1109083439
     1240410269
;

/*     date  = ((vd+315619200)/86400) + 25569 + 3653 ; */

data td2 ; set td ;
     date  = ((vd+315619200)/86400) ;
     date2 = date ;
     format date2 mmddyy8. ;

proc print data=td ;
proc print data=td2 ;
run ;

/*

Obs        jour    jour2    jour3

 1     01/01/60        0        0
 2     01/01/70     3653     3653
 3     02/21/05    16488    16488
 4     04/28/09    18015    18015

Obs             vd        date       date2

 1      -315619200        0.00    01/01/60
 2               0     3653.00    01/01/70
 3      1109083439    16489.61    02/22/05
 4      1240410269    18009.60    04/22/09

*/