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title:  |
        | \vspace{-2.5cm} Résultats de la mesure du comportement physique
output: 
   pdf_document:
     latex_engine: xelatex
params:
  assessor_title: NA
  assessor_name: NA
  assessor_surname: NA
  patient_title: NA
  patient_name: NA
  patient_surname: NA
  sex: NA
  age: NA
  weight: NA
  epoch: NA
  start_date: NA
  end_date: NA
  device: NA
  position: NA
  side: NA
  sampling_rate: NA
  filter: NA
  start_day_analysis: NA
  end_day_analysis: NA
  axis_weartime: NA
  frame_size: NA
  allowanceFrame_size: NA
  streamFrame_size: NA
  equation_mets: NA
  bmr_kcal_d: NA
  axis_sed: NA
  axis_mvpa: NA
  sed_cutpoint: NA
  mpa_cutpoint: NA
  vpa_cutpoint: NA
  minimum_wear_time_for_analysis: NA
  results_by_day: NA
  results_summary_means: NA
  results_summary_medians: NA
  mvpa_lines: NA
  sed_lines: NA
  ratio_lines: NA
  df_with_computed_metrics: NA
  graph_int_distri_bands: NA
  graph_int_distri_models: NA
  mean_breaks_sed: NA
  p_breaks_sed: NA
  p_alpha_sed: NA 
  p_MBD_sed: NA
  p_UBD_sed: NA 
  p_gini_sed: NA
  mean_breaks_pa: NA
  p_breaks_pa: NA 
  p_alpha_pa: NA
  p_MBD_pa: NA
  p_UBD_pa: NA
  p_gini_pa: NA
  rendered_by_shiny: FALSE
  geometry: "left=2cm, right=2cm, top=1cm, bottom=1cm"

---

```{r setup, include=FALSE, warning=FALSE, message=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE, message=FALSE, warning=FALSE, echo = FALSE)
library(magrittr)
library(ggplot2)
library(patchwork)

df1_means <- params$results_summary_means
df1_medians <- params$results_summary_medians
df2 <- params$results_by_day

sex <- ifelse(params$sex == "male", "masculin", 
              ifelse(params$sex == "female", "féminin",
                     "non défini"))
position <- ifelse(params$position == "hip", "hanche", 
              ifelse(params$position == "wrist", "poignet",
                     ifelse(params$position == "thigh", "cuisse",
                            ifelse(params$position == "ankle", "cheville", "NA"))))

side <- ifelse(params$side == "right", "droit", 
              ifelse(params$side == "left", "gauche",
                     "non défini"))

axis_weartime <- ifelse(params$axis_weartime == "vertical axis", "l'axe vertical", 
              ifelse(params$axis_weartime == "vector magnitude", "le vecteur magnitude",
                     "non défini"))

axis_mvpa <- ifelse(params$axis_mvpa == "vertical axis", "axe vertical", 
              ifelse(params$axis_mvpa == "vector magnitude", "vecteur magnitude",
                     "non défini"))

axis_mvpa_graph <- ifelse(params$axis_mvpa == "vertical axis", "axis1", 
              ifelse(params$axis_mvpa == "vector magnitude", "vm",
                     "na"))

height_factor1 = nlevels(as.factor(params$df_with_computed_metrics$date)) * 0.8
height_factor1 <- ifelse(height_factor1 <= 6, nlevels(as.factor(params$df_with_computed_metrics$date)) * 0.9, height_factor1)
height_factor2 = params$results_summary_means$valid_days * 0.75
height_factor2 <- ifelse(height_factor2 <= 6, nlevels(as.factor(params$df_with_computed_metrics$date)) * 0.9, height_factor2)
height_factor3 = nlevels(as.factor(params$df_with_computed_metrics$date)) * 1.5

options("scipen"=100, "digits"=4)
```

# Informations
<hr>

**Patient :** `r params$patient_surname` `r params$patient_name`  | **Date :**  `r Sys.Date()` | **Évaluateur :** `r params$assessor_surname` `r params$assessor_name`

**Age :** `r params$age` ans | **Sexe :**  `r sex` | **Masse :** `r params$weight` kg | **Période de mesure :** `r format(params$start_date, "%d/%m/%Y %H:%M:%S")` au `r format(params$end_date, "%d/%m/%Y %H:%M:%S")` | **Estimation du métabolisme de base :** `r format(round(params$bmr_kcal_d, 2), nsmall = 2)` kcal/jour (Estimation à partir des équations de Henry [2005, doi: 10.1079/PHN2005801])

**Appareil :** `r params$device` | **Position :** `r position` | **Côté :** `r side` | **Fréquence d'échantillonnage :** `r params$sampling_rate` Hz | **Filtre :** `r params$filter`

**'Epoch' :** `r params$epoch` s | **Temps de non-port :** Basé sur `r axis_weartime`, intervalle de `r params$frame_size` min avec zéro count pour la détection du temps de non-port, intervalle de `r params$allowanceFrame_size` min avec counts différents de 0 autorisé durant une période de non-port, intervalle de `r params$streamFrame_size` min avec zéro count autour de la période d'activité détectée pour confirmer le non-port | **Équation de prédiction des METs :** `r params$equation_mets` | **Axe utilisé pour catégoriser l'intensité d'activité physique :** `r axis_mvpa` | **Valeurs seuils :** <`r params$sed_cutpoint` counts/min pour SED, $\geqslant$ `r params$mpa_cutpoint` counts/min pour MPA, $\geqslant$ `r params$vpa_cutpoint` counts/min pour VPA

**Période journalière considérée pour compter le temps de port :** de `r params$start_day_analysis` à `r params$end_day_analysis`

**Nombre minimum d'heures avec temps de port pour valider un jour :** `r params$minimum_wear_time_for_analysis` heures

**Abréviations :** SED = sédentaire, LPA =  activité physique légère, MPA = activité physique modérée, VPA = activité physique vigoureuse, MVPA = activité physique modérée à vigoureuse, NAP = niveau d'activité physique


# Résultats
<hr>

## Indicateurs de volume d'activité

### Distribution temporelle de l'intensité
```{r, include=FALSE}
g <- plot_data_with_intensity(
  data = params$df_with_computed_metrics, 
  metric = axis_mvpa_graph,
  valid_wear_time_start = params$start_day_analysis,
  valid_wear_time_end = params$end_day_analysis
  )
```
```{r, fig.height = height_factor1, fig.width=13}
g + labs(x = "Temps (hh:mm)", color = "Durée de période (min)", fill = "Durée de période (min)")

if (params$rendered_by_shiny)
  shiny::setProgress(0.25)  # set progress to 25%
```

### Résultats par jour
```{r, fig.height=10, fig.width = 17, warning=FALSE, message=FALSE}
create_fig_res_by_day(
  df2, 
  params$minimum_wear_time_for_analysis, 
  params$start_day_analysis, 
  params$end_day_analysis, 
  language = "fr",
  metrics = "volume"
  ) + theme(plot.margin = margin(1, 1, 1, 1, "cm"), axis.text.x = element_text(hjust = 1.1))
```

### Moyennes | Médianes calculées à partir des jours valides
```{r }
create_flextable_summary(
  df1_means, 
  df1_medians, 
    language = "fr",
    metrics = "volume",
    epoch_label = paste0(params$epoch, "s")
  )
if (params$rendered_by_shiny)
  shiny::setProgress(0.5)  # set progress to 50%
```

### Comparaison avec des normes et des recommandations
```{r, fig.height=9, fig.width = 17, warning=FALSE, message=FALSE}
# PAL
g_pal <- create_fig_pal(score = df1_means[["pal"]], "fr") + theme(plot.margin = margin(2, 1, 0.5, 1, "cm"))

# Steps
g_steps <- create_fig_steps(score = df1_means[["total_steps"]], "fr") + theme(plot.margin = margin(0, 1, 0.5, 1, "cm"))

# MVPA
g_mvpa <- create_fig_mvpa(score = df1_means[["minutes_MVPA"]], "fr") + theme(plot.margin = margin(0, 1, 0, 1, "cm"))

# SED
g_sed <- create_fig_sed(score = df1_means[["minutes_SED"]], "fr") + theme(plot.margin = margin(0, 1, 0, 1, "cm"))

# MVPA/SED ratio
g_ratio <- create_fig_ratio_mvpa_sed(score = df1_means[["ratio_mvpa_sed"]], "fr") + theme(plot.margin = margin(0, 1, 0, 1, "cm"))

# Whole figure
g_pal / g_steps / (g_mvpa | g_sed | g_ratio) + 
    plot_layout(heights = c(0.8, 0.7, 1.5)) & theme(legend.justification = "center")
  
```

### Commentaires
```{r, echo = F}
# Determining physical activity guidelines status
guidelines_status <- get_guidelines_status(df1_means[["mets_hours_mvpa"]], language = "fr")

# Determining PAL status
pal_status <- get_pal_status(df1_means[["pal"]], language = "fr")
```

Selon la *[Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO)](http://www.fao.org/3/y5686e/y5686e.pdf)*, le NAP du patient pourrait être décrit comme **`r pal_status`**. Après avoir fait la conversion des minutes MPA et VPA vers les MET-heures, l'estimation du volume MVPA moyen journalier pour le patient est de `r paste0(format(round(df1_means[["mets_hours_mvpa"]], 1), nsmall = 1))` MET-hr, ce qui pourrait correspondre au fait de tomber **`r guidelines_status`** (i.e., 7.5-15.0 MET-hr par semaine, ou 1.07-2.14 MET-hr par jour).

## Indicateurs d'accumulation des pas

### Résultats par jour
```{r, fig.height=7, fig.width = 17, warning=FALSE, message=FALSE}
create_fig_res_by_day(
  df2, 
  params$minimum_wear_time_for_analysis, 
  params$start_day_analysis, 
  params$end_day_analysis, 
  language = "fr",
  metrics = "step_acc"
  ) + theme(plot.margin = margin(1, 1, 1, 1, "cm"), axis.text.x = element_text(hjust = 1.1))
```

### Moyennes | Médianes calculées à partir des jours valides
```{r }
create_flextable_summary(
  df1_means, 
  df1_medians, 
    language = "fr",
    metrics = "step_acc",
    epoch_label = paste0(params$epoch, "s")
  )

if (params$rendered_by_shiny)
  shiny::setProgress(0.75)  # set progress to 75%
```

## Indicateurs de distribution de l'intensité

### Résultats par jour
```{r, fig.height=9, fig.width = 17, warning=FALSE, message=FALSE}
create_fig_res_by_day(
  df2, 
  params$minimum_wear_time_for_analysis, 
  params$start_day_analysis, 
  params$end_day_analysis, 
  language = "fr",
  metrics = "int_distri",
  epoch_label = paste0(params$epoch, "s")
  ) + theme(plot.margin = margin(1, 1, 1, 1, "cm"), axis.text.x = element_text(hjust = 1.1))
```

### Moyennes | Médianes calculées à partir des jours valides
```{r }
create_flextable_summary(
  df1_means, 
  df1_medians, 
    language = "fr",
    metrics = "int_distri",
    epoch_label = paste0(params$epoch, "s")
  )
```

### Vue radar conçue à partir des moyennes des jours valides
```{r, fig.align = "center", out.width='50%', out.height='50%', fig.width=8, fig.height=8}
cor_factor <- 60 / params$epoch

create_fig_mx_summary(
data = df1_means,
labels = NULL,
mpa_cutpoint = params$mpa_cutpoint / cor_factor, 
vpa_cutpoint = params$vpa_cutpoint / cor_factor
)  + theme(legend.position = c(0.15, 0.08))
```

\newpage

## Indicateurs d'accumulation du comportement sédentaire obtenus à partir des jours valides

### Distribution temporelle des périodes de comportement sédentaire
```{r, fig.height = height_factor2, fig.width=13}
if(length(params$p_breaks_sed) == 1) {
  cat("Aucun résultat. Les résultats ne peuvent être obtenus qu'en utilisant des périodes de 60 s.")
} else {
  params$p_breaks_sed + labs(title = paste("Nombre journalier moyen de 'breaks':", params$mean_breaks_sed), x = "Temps (hh:mm)", color = "Durée de période (min)", fill = "Durée de période (min)")
}
```

### Coefficient alpha, durée médiane des périodes (MBD), durée usuelle des périodes (UBD), et indice Gini
```{r, fig.height=6, fig.width=19}
if(length(params$p_breaks_pa) == 1) {
  cat("Aucun résultat. Les résultats ne peuvent être obtenus qu'en utilisant des périodes de 60 s.")
} else {
  
  p1 <- params$p_alpha_sed + labs(x = "Durée de période (min)", color = "Durée (min)", fill = "Durée (min)") + guides(color = "none", fill = "none")
  p2 <- params$p_MBD_sed  + labs(x = "Durée de période (min)", color = "Durée (min)", fill = "Durée (min)") + guides(color = "none", fill = "none")
  p3 <- params$p_UBD_sed  + labs(x = "Durée de période (min)", y = "Fraction cumulée du temps total sédentaire", color = "Durée (min)", fill = "Durée (min)") 
  p4 <- params$p_gini_sed + labs(x = "Fraction du nombre de périodes de durée > x", y = "Fraction cumulée du temps total sédentaire", color = "Durée (min)", fill = "Durée (min)")
  
  (p1  | p2 | p3 | p4) + plot_layout(guides = "collect") & 
    theme(legend.position = 'bottom',
          axis.title = element_text(size = 15),
          legend.title = element_text(size = 17),
          legend.text = element_text(size = 15)
          )
}
```

\newpage

## Indicateurs d'accumulation de l'activité physique obtenus à partir des jours valides

### Distribution temporelle des périodes d'activité physique
```{r, fig.height = height_factor2, fig.width=13}
if(length(params$p_breaks_pa) == 1) {
  cat("Aucun résultat. Les résultats ne peuvent être obtenus qu'en utilisant des périodes de 60 s.")
} else {
  params$p_breaks_pa + labs(title = paste("Nombre journalier moyen de 'breaks':", params$mean_breaks_pa), x = "Temps (hh:mm)", color = "Durée de période (min)", fill = "Durée de période (min)")
}
if (params$rendered_by_shiny)
  shiny::setProgress(1)  # set progress to 100%
```

### Coefficient alpha, durée médiane des périodes (MBD), durée usuelle des périodes (UBD), et indice Gini
```{r, fig.height=6, fig.width=19}
if(length(params$p_breaks_pa) == 1) {
  cat("Aucun résultat. Les résultats ne peuvent être obtenus qu'en utilisant des périodes de 60 s.")
} else {
  p1 <- params$p_alpha_pa + labs(x = "Durée de période (min)", color = "Durée (min)", fill = "Durée (min)") + guides(color = "none", fill = "none")
  p2 <- params$p_MBD_pa  + labs(x = "Durée de période (min)", color = "Durée (min)", fill = "Durée (min)") + guides(color = "none", fill = "none")
  p3 <- params$p_UBD_pa  + labs(x = "Durée de période (min)", y = "Fraction cumulée du temps total d'activité physique", color = "Durée (min)", fill = "Durée (min)") 
  p4 <- params$p_gini_pa + labs(x = "Fraction du nombre de périodes de durée > x", y = "Fraction cumulée du temps total d'activité physique", color = "Durée (min)", fill = "Durée (min)") 
  
  (p1  | p2 | p3 | p4) + plot_layout(guides = "collect") & 
    theme(legend.position = 'bottom',
          axis.title = element_text(size = 15),
          legend.title = element_text(size = 17),
          legend.text = element_text(size = 15)
          )
}
```
