Question

我有一个医院记录的数据集，并且必须检查每个患者，如果'肌酐'在48小时内增加> = 0.3，并且如果它增加> = 0.3，则可以看到增加。我的问题是，48小时间隔必须从记录的开始到结束，因为每个间隔都会增加。

示例：

dat = data.table(
  patient_id=c(rep(1,7),rep(2,5)),
  measurement=c("1","2","3","4","5","6","7","1","2","3","4","5"),
  t=c("2019-01-19 05:00","2019-01-19 14:00","2019-01-20 05:00","2019-01-20 15:00","2019-01-21 03:00","2019-01-22 05:00","2019-01-23 05:00","2019-01-19 05:00","2019-01-19 14:00","2019-01-20 05:00","2019-01-20 15:00","2019-01-21 03:00"),
  creatinine=c("0.81","0.90","1.00","1.10","1.20","1.30","1.40","0.81","0.90","1.00","1.10","1.20")
)

因此48小时间隔1是测量值1到5。肌酐> = 0.3的第一次增加是从测量1到测量值5。但是间隔1也可能没有增加，所以我有重新检查间隔2（测量2到6）中的增加，依此类推。

我当时正在考虑确定每个间隔的最小值和最大值，并获取两者的差值，这样我就可以确定在此间隔中是否存在> = 0.3的增量。但是，我不知道如何将48小时间隔从记录的开始转移到结束。

我希望我的问题很清楚，非常感谢您的帮助或建议。

Answer 1

使用zoo::rollapply，我们可以找到每5个obs的范围，然后减去上层形式的下层形式，以检查其是否> =。3

library(zoo)
library(dplyr) 
library(tidyr) #nest and unnest functions
library(lubridate) #ymd and hours function
library(purrr) #map function

dat$t<-ymd_hm(dat$t)
dat$two_days<-dat$t+hours(48)

fun_wdate<-function(df){
  #browser()
 apply(df,1, function(y){
       if(y['measurement']==1){
    sum((ymd_hms(y['two_days'])<df$t)=='FALSE')
  } else{
    sum((ymd_hms(y['two_days'])<df$t[-c(1:y['measurement']-1)])=='FALSE')
  }
 })
} 

dat <- dat %>% group_by(patient_id) %>% 
               mutate(width=tibble(measurement,t,two_days)%>%fun_wdate)
#Another option
#dat %>% group_by(patient_id) %>%nest() %>% mutate(width=map(data,~fun_wdate(.))) %>% unnest()

dat %>% group_by(patient_id) %>%
 mutate(Inc=rollapply(as.numeric(creatinine),width, 
 FUN=function(x) (if_else (which.min(x)<which.max(x), range(x)[2]-range(x)[1], range(x)[1]-range(x)[2])),
 align='left',fill=NA), Flag=if_else(Inc>=0.29999,'Yes','No'))

Answer 2

这是您要寻找的吗？

library(dplyr)

data %>%
  filter(creatinine >= lag(creatinine, 5))

如果您还拥有Patient_id列，则可以这样做：

library(dplyr)

data %>%
  group_by(Patient_id) %>%
  filter(creatinine >= lag(creatinine, 5)) %>%
  slice(1)

slice(1)仅获得第一个0.3的增量。

在多个观测值中移动48小时窗口内增大大于0.3

2 个答案: