识别R中随时间变化的变量

杰克·英厄姆(Jack Ingham)

我正在研究重症监护病房在大流行期间的拔管率是如何变化的。

我有一个数据集,该数据集在每小时的时间戳旁边是一类简化的气道类型:

时间 空中航线状态
2020/01/01 00:00 ETT / LMA
2020/01/01 01:00 ETT / LMA
2020/01/01 02:00 自己的气道
2020/01/01 03:00 自己的气道
2020/01/01 04:00 ETT / LMA

我真正想做的是找到拔管的时间(ETT / LMA转向自己的气道)和插管的时间(从ETT / LMA到自己的气道)。最终,我希望能够看到拔管的患者多久需要重新插管一次。

在48小时之内,这被称为拔管失败,与大流行之前相比,我们期望在大流行期间看到大量不同的数据。

到目前为止,我的想法是使用前一个小时的airwayStatus创建一个单独的列,然后如果它们不相同,则进行计数。不过,这似乎并不复杂,我希望某些聪明的人可能有更好的选择。

先感谢您

随机字符42

使用tidyversedplyr

假设您有一个数据框(或小标题)dfPatient (?)id ID

library(dplyr)

df <- tibble(
  ID = c(1,1,1,1,1),
  Time = c("2020/01/01 00:00", "2020/01/01 01:00", "2020/01/01 02:00", "2020/01/01 03:00", "2020/01/01 04:00"),
  AirwayStatus = c("ETT/LMA", "ETT/LMA", "Own Airway", "Own Airway", "ETT/LMA"))

df <- df %>%
  group_by(ID) %>%
  arrange(Time) %>%
  mutate(
    Extubated = ifelse(AirwayStatus == "Own Airway" & lag(AirwayStatus) == "ETT/LMA", TRUE, FALSE),
    Intubated = ifelse(AirwayStatus == "ETT/LMA" & lag(AirwayStatus) == "Own Airway", TRUE, FALSE))

result <- df %>%
  summarise_at(c("Extubated", "Intubated"), sum, na.rm = TRUE)
result

结果:

# A tibble: 1 x 3
     ID Extubated Intubated
  <dbl>     <int>     <int>
1     1         1         1

这样就可以按您可能会进行的患者ID分组。

不过,这比奥利弗的回答要长一些

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