Using Treemaps to represent medical data

!
%
%
)
&
'
( %
%'
+
,
&
*.
&
&
%
+ & )-)
+
/ (&
0
)1
1& (
(
%
%
&
%
(
&
2
)
0
(
+
+
+ (
&
&
*4
(
&*!
(
5 &
6
1
-%
%'
(
'
+ +
) *
8:9
%
)
(
) &(
(
+
%
7
.
+
-
)
)(
7
2%
*
%
(
*
1 ) *
8 9*
%
+ )
&
+ ( %
8,9*$ +
'
%
*
7
%
6
- "
7 A(
%'
&
+
'
$
8;9 8<9
)
)
* ( &
+ )
)
&
&
4
)
!%
(
3
3
1
'
*
)
*
$
*
%
& (*
%
-
#
&
%
&
(
%
"
"
+
&
+
7 %
+
% %
(
1 0
- 89
'
%
8=9
*
'
*
)
%'
+
8>9*
4
: +
4
)
,?@@@
! "
120
100
&
&
(
(
80
group A
group B
group C
group D
group E
group F
60
40
20
0
group group group group group group
A
B
C
D
E
F
(
'
% %
*
.
)
- 1* -
'
*
46 &
*
+ (
'
%
!
( &
'
'
)
'
)
%
B
&
C*
%
)( &
'
(*
) *
(
@@C
B.
%%
)
B.
:C &
)
*
.
: - 1* '
( .
; - 1*: &
&
&
.*
&+
7 %
+
B **0D
( B **0D
)
%
%
EC*
EC
#! "
%
+
+
)
B.
+
+ (
%
%
+
%
<C*
*
+
men
women
men
women
+
)
B.
+
'
group A
group D
;C*
.
group B
group E
< - 1*: -
+
Number of patients
# ! "
$
AVG age
group A
group B
)
*
+
*
)
)
(
40
60
group B
group C
group D
group D
group F
20
group A
group C
group E
)
+
&
0
(
+
group C
group F
group E
group F
+
.
, - 1*; -
+
)
80
100
+
!
+
)
%
1 1
%
*
1 ) *
& (
+
&
)
! "
1
%%
+
group E- patients
having no car
%
+
%
group F- patients
having no hat
&
B.
B.
&
+
"
group D- patients
having white cars and
black hat
,C*
>C*5
group C- patients
having gray cars and
gray hat
group B- patients
having red cars and
white hat
*
group A- patients
having black cars and
black hat
$
.
&%
%
7 % 1 )
2
'
(
&
*!
1
& (
1 )
B.
=C
B.
>C*
+
%
)
)
(
1 ) *
) *
# ! $
%
5 &
%%
&
) )
(
*&
1 )
.
> - 1*;L< + ) &
L
)
-
+
$H H &
H#
0 5 )) &
8 :9 &
&
$H
1
-%(
+ ) 0
BF
C8G90
+
0H# BH
#
%
C 6
)
%
%
&
% 1
#
!. F
+
0
) I
)
I
' (
B$ ) H
C8?90$H
J 4-)
%
2
&
%
1
J 4
*
5 )) &
+
*
+
0
7
7
&
(
%'
&
+
6 %%
*
*
*8 @9I
%
%$H
)
+
%&
! 6$
8 9
K
$H
6 & 8?9 I
-
(
= - 1*< -
+
%
1
) '
%
%(*
&
I %
*
(
*
(I
%%
'
(
1
(
)
(
#
&
5
B.
-
D) 6-
-(
%
GC)(
&-&
&
E
Gray scale
0
+
)
%
)
&
+
-
Black-Red-Yellow-White scale
(
& 6 )
(
Square root filter
7
(
+
%
%
(
) 6L &
% )
*
Power 2 filter
) (
)
.
)
%
+
G-
)
%
% 1
) *
*
##
$+
1
&
8 ;9B '
% 1 C
C* %
(
%
5
,B
0 (
1
! )3 8 =9&
6
)
F
%
&
1%
$H
'
%
&
&
<**8 <9B '
)
%
(
%
)
%
2
+
(
(
(
8 G9*
6
B
C*
3
& )
)
6
*5
+( %
)
-
)
(
1
) &
< D% )
I
% +
%
&
+
B.
%
# &
# & "
MDC 40 Re- DRG 231 Age>=16 years – 752 176
adjustment... Handicap – phys dep<=12
MDC 40 Re- DRG 232 Age>=16 years – 103 248
adjustment... Handicap – phys dep>12
B
) B
*
)
(
&
)
*5
+(
E
%
0 )
#"
MDC 40 Re- DRG 230 R.R. MDC 201 238
adjustment... Age>=16 years – R.R. Care
)
( %
-
- 1*, - 1
#$
1
*.
)(
%
C8 ,9
*
(
%
+
*
)(
: ) ( 8 >9
$H
6 & 8?9*
8=9*!
)3 *
! "
%
6
F+ H
*
+
%
: D
C
&
*
(E B.
C*
(
B.
% &
6
(
+
C*
?C0
()
)
%
%)
%
@C
0
(
-
%
(
.
$
@- 1*, ) % (
+(
$
%
8 ?9
%
(
+( %
(
*
Littoral
Dunkerque
Calais/
St Omer
Métropole
Métropole
Boulogne/
Montreuil
Béthune
Lens
Arras
Cambrai
Artois
.
Hainaut
Douai Valenciennes
Maubeuge
- 1*= (
%
.
'#
+
*
%
? - 1*= &
+
6
&
&+
&(
(
%&
&
+ 1
& 6
'
*
*
%
% %
)
I
1
(
*
I
) * (
&
'
) 6
6
-)
*
*
) %
)
+(
*
&
(
)
*F
)
%
) 1
) )
&
* &
)%
(+ ) * (
*$H
D &E
7 %
)
*
+ (
+
(
()
)
*
)
+
+ (
*
'
& )%
)(
0%
+ )
%(
(
'
&
(
-)
*5
%
(
-
)
& 6- 6
+ (
1
*
($
(
(
*K & (
&
)
+ (
%
+
.
&
) %%
&
+ + &(
6
*
%
- +
*
+
+
+
(
+
) * +
K
4
H
B
(B H 4 #
+
6
4
%
!%
( %4 C
4 %)+
.
+
M
(
(
%4
C*
"
89 $
#*
H
7
5
0
:- $
-.
*
B C *?:-??*
8:9
0
NN
&&&*
& 6 * N %& N
*
B
F * : :@@=C*
8;9 F
5
*
6
% +
7
*
$- :??=
$
+ ( % (
6
*
0
NN
&&&*
(* N 6
B
F * : :@@=C*
8<9
8,9 F 4 # 6
*
H & 0 # &
%
*!
>B<C *=;-=,*
8=9 #
7 / + 5 36 FF*$' %
*!
%F
!
H $(
H
7
B H :@@@C!
*;;-<:*
8>9 #
#*#* $
#* 5
)
*
'
0 6
%% +
%:
(
: B<C *:@@: G;;-G,<*
8G9
0
NN
&&&*
3 * NB
F * : :@@=C*
8?9
0
NN
&&&*
&;* N
N$H NB
F * : :@@=C*
8 @9
)
F*$H * O ( !$#K 0:-G< >>-::G-<
8 9
0
NN
&&&* 6
* B
F * : :@@=C*
0
NN
&&&* ) * N+ N+ & N
N
*
B
F * : :@@=C*
8 :9
8 ;9
0
NN
*
%* N
(N
NB
F * : :@@=C*
8 <9
0
NN
&&&* * * N N
B
F * : :@@=C*
8 ,9
0
NN
&&&* * B
F * : :@@=C*
8 =9
$P
# 66 $
*
, &
*
!$#K @; -<> <?-J
8 >9 $6
)
*
* O ( !$#K0:-G< >>-:; -<
8 G9
0
NN
&&&* *
*
%B
F * : :@@=C*
8 ?9 4
F 4
&$ $
* K &$
%
(
$
B$ $ C)
NK
(*F
??;I:>@0:?,>-=;*