根据 R 中的其他行选择满足条件的行

Question

我在 R 工作，以识别疾病的事件病例。 每位患者多年来有多次就诊（dataframe 的每一行是一次就诊），并且要被标记为“事件”，就诊必须满足以下标准：

• 感染测试必须为阳性（感染 == “是”）
• 该患者在过去两年中尚未对感染呈“阳性”

我的数据如下所示：

我想创建一个新变量，指示每次访问是否是事件感染病例。 例如，output 应如下所示：

如所见，患者可能不止一次发生事故。 任何时候他们的感染测试呈阳性并且在过去两年中也没有再次进行阳性感染测试，他们被认为是事件。

我找不到在 R 中获取此 output 的有效方法。 可以使用 dplyr 完成吗？ 将不胜感激任何帮助。

Answer 1

一种方法是计算感染事件之间的时间差（ event_diff ）。 然后， incident将发生在此差异大于 2 年或差异为 0 时（假设多个测试未在同一日期进行）。 现在看这个，我怀疑有更好的替代解决方案。

df <- data.frame(
  patient_id = c(1,1,1,1,1,1,2,2,2,2),
  infection = c("no", "yes", "yes", "no", "yes", "yes", "yes", "no", "no", "yes"),
  date = c("2005-02-22", "2005-04-26", "2005-05-06", "2006-05-22", "2007-08-19", "2007-12-15", "2005-10-24", "2005-11-11", "2006-07-12", "2007-12-01")
)

df$date <- as.Date(df$date, "%Y-%m-%d")

library(dplyr)

df %>%
  group_by(patient_id, infection) %>%
  mutate(event_diff = coalesce(date - lag(date), 0)) %>%
  mutate(incident = ifelse(infection == "yes" & (event_diff == 0 | event_diff > (365*2)), "yes", "no"))

   patient_id infection date       event_diff incident
        <dbl> <fct>     <date>     <drtn>     <chr>   
 1          1 no        2005-02-22   0 days   no      
 2          1 yes       2005-04-26   0 days   yes     
 3          1 yes       2005-05-06  10 days   no      
 4          1 no        2006-05-22 454 days   no      
 5          1 yes       2007-08-19 835 days   yes     
 6          1 yes       2007-12-15 118 days   no      
 7          2 yes       2005-10-24   0 days   yes     
 8          2 no        2005-11-11   0 days   no      
 9          2 no        2006-07-12 243 days   no      
10          2 yes       2007-12-01 768 days   yes