{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "id": "eb67f7a5",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Imports\n",
    "\n",
    "from IPython.display import display, Markdown\n",
    "from scipy.stats import chi2_contingency\n",
    "from scipy.stats import t as t_test\n",
    "import numpy as np\n",
    "t_value = t_test.isf\n",
    "\n",
    "def _display_table(data_array, row_names=None, col_names=None):\n",
    "    _row_num = len(data_array)\n",
    "    _col_num = len(data_array[0])\n",
    "    _rows = []\n",
    "    for i in range(_row_num):\n",
    "        row = f'| {row_names[i]} |'\n",
    "        for j in range(_col_num):\n",
    "            row += f' {data_array[i][j]:.1f} |'\n",
    "        row += f' {sum(data_array[i]):.0f} |'\n",
    "        _rows.append(row)\n",
    "    _total_row = '| **Total** |'\n",
    "    _col_tots = 0\n",
    "    for i in range(_col_num):\n",
    "        col_tot = 0\n",
    "        for j in range(_row_num):\n",
    "            col_tot += data_array[j][i]\n",
    "        _col_tots += col_tot\n",
    "        _total_row += f' **{col_tot:.0f}** |'\n",
    "    _total_row += f' **{_col_tots:.0f}** |'\n",
    "    display(Markdown(\n",
    "    rf\"\"\"\n",
    "| | {' | '.join(col_names + ['Total'])} |\n",
    "{'|-'*(len(row_names) + 2)} |\n",
    "{'\\n'.join(_rows)}\n",
    "{_total_row}\n",
    "\"\"\"\n",
    "))\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "c0bee775",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Tværsnit\n",
    "\n",
    "Dette er et tværsnitstudie, da:\n",
    "\n",
    "- det giver et øjebliksbilledet (man ser på nuværende eksponering)\n",
    "- eksponering og udfald indhentes samtidig, dvs man kan ikke finde årsagssammenhæng\n",
    "- bruges til at beskrive bestanden af en given tilstand/ sygdom til et givent tidspunkt\n",
    "\n",
    "Fordele og ulemper:\n",
    "\n",
    "- hurtigt og billigt\n",
    "- meget sårbart, da man ikke kender årsagssammenhæng\n",
    "- hypotesegenererende\n",
    "- deskriptivt (ikke analytisk)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "5a7b9dca",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Hyppigheds- og associationsmål\n",
    "\n",
    "Prævalens / Prævalensproportion (PP)\n",
    "\n",
    "$$\n",
    "PP = \\frac{antal\\ syge\\ på\\ et\\ givet\\ tidspunkt}{antal\\ personer\\ i\\ studiepopulationen\\ på\\ samme\\ tidspunkt}\n",
    "$$\n",
    "\n",
    "$$\n",
    "PPR = \\frac{PP_{eksponerede}}{PP_{ikke\\ eksponerede}}\n",
    "$$"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "id": "bdd4eb49",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/markdown": [
       "\n",
       "$PP_{eksponerede} = \\frac{33}{101} \\approx 32.67%$\\%\n",
       "\n",
       "$PP_{ikke\\ eksponerede} = \\frac{19}{90} \\approx 21.11%$\\%\n",
       "\n",
       "$PPR = \\frac{PP_{eksponerede}}{PP_{ikke\\ eksponerede}} = \\frac{0.3267}{0.2111} \\approx 154.77%$\\%\n",
       "\n",
       "Prævalensen er 54.77% højere blandt eksponerede i forhold til ikke-eksponerede.\n"
      ],
      "text/plain": [
       "<IPython.core.display.Markdown object>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "syge_eksponerede = 33\n",
    "eksponerede_i_alt = 101\n",
    "\n",
    "syge_ikke_eksponerede = 19\n",
    "ikke_eksponerede_i_alt = 90\n",
    "\n",
    "\n",
    "################################\n",
    "pp_eksponerede = syge_eksponerede / eksponerede_i_alt\n",
    "pp_ikke_eksponerede = syge_ikke_eksponerede / ikke_eksponerede_i_alt\n",
    "ppr = pp_eksponerede / pp_ikke_eksponerede\n",
    "\n",
    "display(Markdown(\n",
    "    rf\"\"\"\n",
    "$PP_{{eksponerede}} = \\frac{{{syge_eksponerede}}}{{{eksponerede_i_alt}}} \\approx {pp_eksponerede:.2%}$\\%\n",
    "\n",
    "$PP_{{ikke\\ eksponerede}} = \\frac{{{syge_ikke_eksponerede}}}{{{ikke_eksponerede_i_alt}}} \\approx {pp_ikke_eksponerede:.2%}$\\%\n",
    "\n",
    "$PPR = \\frac{{PP_{{eksponerede}}}}{{PP_{{ikke\\ eksponerede}}}} = \\frac{{{pp_eksponerede:.4f}}}{{{pp_ikke_eksponerede:.4f}}} \\approx {ppr:.2%}$\\%\n",
    "\n",
    "Prævalensen er {ppr-1:.2%} højere blandt eksponerede i forhold til ikke-eksponerede.\n",
    "\"\"\"\n",
    "))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "id": "5f8b2150",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "base",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.13.9"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 5
}