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Commit afc1642e authored by IMBI-MAC-110's avatar IMBI-MAC-110
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results.Rmd
+ 46
- 76
View file @ afc1642e
......@@ -333,7 +333,7 @@ plot.aJ +
scale_fill_brewer(palette = "Dark2")
if(1 == kSavePlots) {
ggsave(paste0("./results/", ".png"), dpi=300)
ggsave(paste0("./results/2a", ".png"), dpi=300)
}
myTable <- t(
......@@ -346,15 +346,6 @@ myTable <- t(
rename(`Tagen` = nTotal)
)
myTable[,c(1, 2, 7, 4, 5, 6, 3, 8)]
foo <- as.numeric(myTable[2,c(1, 2, 7, 4, 5, 6, 3, 8)])
bar <- c(870,1277,574,228,117,158,31,3)
myTable[,c(1, 2, 7, 4, 5, 6, 3, 8)] %>%
kable(caption = paste0("Aufenthaltsdauer bei stationärer Behandlung der Urolithiasis-Fälle (HD) im gesamten Beobachtungszeitraum (", FILTER_YEAR_START, " - ", FILTER_YEAR_END, ").")) %>%
kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "responsive"), full_width = F, position = "left")
```
......@@ -362,12 +353,12 @@ myTable[,c(1, 2, 7, 4, 5, 6, 3, 8)] %>%
# Aggregation nach Aufnahmejahr, Altersgruppe, Diagnoseart und Geschlecht
df2A.percent.perYear <- FaelleVSAufnahmejahrAufenthaltsdauer.UrolithEncounter(nierensteine.rohdaten,
percentageSubjectVarNameIn = "aufnahmeJahr",
percentageSubjectVarNameIn = "aufnahmeJahr.UrolithEncounter",
percentageValueIn = TRUE)
# Plot Anzahl der Fälle vs. Aufnahmejahr (HD)
plot.aJ <- ggplot(data = df2A.percent.perYear,
aes(x = aufnahmeJahr, y=nPercent, fill=daysInHospitalGroup))
aes(x = aufnahmeJahr.UrolithEncounter, y=nPercent, fill=daysInHospitalGroup.UrolithEncounter))
plot.aJ +
geom_bar(stat = "identity", alpha=0.7) +
......@@ -383,7 +374,7 @@ plot.aJ +
scale_fill_brewer(palette = "Dark2")
if(1 == kSavePlots) {
ggsave(paste0("./results/", ".png"), dpi=300)
ggsave(paste0("./results/2b", ".png"), dpi=300)
}
```
......@@ -393,7 +384,7 @@ if(1 == kSavePlots) {
# Plot Anzahl der Fälle vs. Aufnahmejahr (HD)
plot.aJ <- ggplot(data = df2A,
aes(x = ageGroup, y=nDistinct, fill=daysInHospitalGroup))
aes(x = ageGroup, y=nDistinct, fill=daysInHospitalGroup.UrolithEncounter))
plot.aJ +
geom_bar(stat = "identity", alpha=0.7) +
......@@ -409,7 +400,7 @@ plot.aJ +
scale_fill_brewer(palette = "Dark2")
if(1 == kSavePlots) {
ggsave(paste0("./results/", ".png"), dpi=300)
ggsave(paste0("./results/2c", ".png"), dpi=300)
}
```
......@@ -417,12 +408,12 @@ if(1 == kSavePlots) {
```{r plotFaelleVSAufenthaltsdauerRelativ, echo = FALSE, warning=FALSE, message=FALSE}
# Plot Anzahl der Fälle vs. Aufnahmejahr (HD)
df2A.percent.ageGroup <- FaelleVSAufnahmejahrAufenthaltsdauer(nierensteine.rohdaten,
df2A.percent.ageGroup <- FaelleVSAufnahmejahrAufenthaltsdauer.UrolithEncounter(nierensteine.rohdaten,
percentageSubjectVarNameIn = "ageGroup",
percentageValueIn = TRUE)
plot.aJ <- ggplot(data = df2A.percent.ageGroup,
aes(x = ageGroup, y=nPercent, fill=daysInHospitalGroup))
aes(x = ageGroup, y=nPercent, fill=daysInHospitalGroup.UrolithEncounter))
plot.aJ +
geom_bar(stat = "identity", alpha=0.7) +
......@@ -438,7 +429,7 @@ plot.aJ +
scale_fill_brewer(palette = "Dark2")
if(1 == kSavePlots) {
ggsave(paste0("./results/", ".png"), dpi=300)
ggsave(paste0("./results/2d", ".png"), dpi=300)
}
```
......@@ -447,7 +438,7 @@ if(1 == kSavePlots) {
# Plot Anzahl der Fälle vs. Aufnahmejahr (HD)
plot.aJ <- ggplot(data = df2A,
aes(x = sexCode, y=nDistinct, fill=daysInHospitalGroup))
aes(x = sexCode, y=nDistinct, fill=daysInHospitalGroup.UrolithEncounter))
plot.aJ +
geom_bar(stat = "identity", alpha=0.7) +
......@@ -463,7 +454,7 @@ plot.aJ +
scale_fill_brewer(palette = "Dark2")
if(1 == kSavePlots) {
ggsave(paste0("./results/", ".png"), dpi=300)
ggsave(paste0("./results/2e", ".png"), dpi=300)
}
```
......@@ -471,12 +462,12 @@ if(1 == kSavePlots) {
```{r plotFaelleVSGeschlechtAufenthaltsdauerRelativ, echo = FALSE, warning=FALSE, message=FALSE}
# Plot Anzahl der Fälle vs. Aufnahmejahr (HD)
df2A.percent.sexCode <- FaelleVSAufnahmejahrAufenthaltsdauer(nierensteine.rohdaten,
df2A.percent.sexCode <- FaelleVSAufnahmejahrAufenthaltsdauer.UrolithEncounter(nierensteine.rohdaten,
percentageSubjectVarNameIn = "sexCode",
percentageValueIn = TRUE)
plot.aJ <- ggplot(data = df2A.percent.sexCode,
aes(x = sexCode, y=nPercent, fill=daysInHospitalGroup))
aes(x = sexCode, y=nPercent, fill=daysInHospitalGroup.UrolithEncounter))
plot.aJ +
geom_bar(stat = "identity", alpha=0.7) +
......@@ -492,7 +483,7 @@ plot.aJ +
scale_fill_brewer(palette = "Dark2")
if(1 == kSavePlots) {
ggsave(paste0("./results/", ".png"), dpi=300)
ggsave(paste0("./results/2f", ".png"), dpi=300)
}
```
......@@ -502,51 +493,33 @@ if(1 == kSavePlots) {
### Wie häufig wurden individuelle Patienten im Beobachtungszeitraum behandelt?
```{r wiederholungsbehandlungen, echo=FALSE}
nierensteine.rohdaten <- last_bckp
nierensteine.rohdaten <- nierensteine.rohdaten %>%
group_by(PID) %>%
# # # temporal rank of the input urolith encounters without gaps
# # mutate(urolithEncounter.dRank = dense_rank(lubridate::date(urolithEncounter.startDateTime))) %>%
# # mutate(maxDRank.UrolithEncounter = max(urolithEncounter.dRank)) %>%
mutate(maxDRank.UrolithEncounter = last(rank.UrolithEncounter)) %>%
ungroup() %>%
# define the (max) dense rank of urolith encounters
# (i.e. the rank of urolith encounters per patient within the observed time period, without any gaps)
nierensteine.rohdaten <- nierensteine.rohdaten %>%
group_by(PID) %>%
# temporal rank of the input urolith encounters without gaps
mutate(dRank.UrolithEncounter = dense_rank(startDateTime.UrolithEncounter)) %>%
# mutate(maxDRank.UrolithEncounter = max(dRank.UrolithEncounter)) %>%
mutate(maxDRank.UrolithEncounter = last(dRank.UrolithEncounter)) %>%
ungroup() %>%
distinct
# define the max dense rank groups of urolith encounters
nierensteine.rohdaten <- DefineMaxDenseRankGroups.UrolithEncounter(nierensteine.rohdaten)
# df3A <- HaeufigkeitIndividuell.UrolithEncounter(nierensteine.rohdaten)
df3A <- nierensteine.rohdaten %>%
filter("HD" == diagnoseart) %>%
select(maxDRankGroup.UrolithEncounter, PID) %>%
distinct() %>%
group_by(maxDRankGroup.UrolithEncounter) %>%
tally() %>%
complete(maxDRankGroup.UrolithEncounter, fill = list(n = 0)) %>%
rename(nDistinct = n)
nierensteine.rohdaten %>%
select(maxDRankGroup.UrolithEncounter, PID) %>%
distinct() %>%
group_by(maxDRankGroup.UrolithEncounter) %>%
tally
foo <- nierensteine.rohdaten %>%
select(PID, urolithEncounter.EID, maxDRankGroup.UrolithEncounter) %>%
distinct() %>%
group_by(PID) %>%
summarize(n = n(), max = max(as.integer(maxDRankGroup.UrolithEncounter))) %>%
filter(n != max) %>%
distinct()
nierensteine.rohdaten %>%
filter("pHEQW1YFU7QK08J39QWWCU82ZY3PN6FM8LU1" == PID) %>%
select(PID, urolithEncounter.EID, EID, CASE_EID,
urolithEncounter.startDateTime, urolithEncounter.endDateTime,
urolithEncounter.Flag, urolithEncounter.rank, urolithEncounter.numSubsequentEncounters) %>%
distinct %>% View
df3A <- HaeufigkeitIndividuell.UrolithEncounter(nierensteine.rohdaten)
# # Comment out for a quick fix for ageGroup changing over course of timme
# df3A <- nierensteine.rohdaten %>%
# filter("HD" == diagnoseart) %>%
# select(maxDRankGroup.UrolithEncounter, PID) %>%
# distinct() %>%
# group_by(maxDRankGroup.UrolithEncounter) %>%
# tally() %>%
# complete(maxDRankGroup.UrolithEncounter, fill = list(n = 0)) %>%
# rename(nDistinct = n)
```
#### Unterscheidung nach Häufigkeit (Standort Freiburg)
......@@ -569,15 +542,15 @@ plot.aJ +
if(1 == kSavePlots) {
ggsave(paste0("./results/", ".png"), dpi=300)
ggsave(paste0("./results/3a", ".png"), dpi=300)
}
myTable <- t(
df3A %>%
group_by(maxDRankGroup.UrolithEncounter) %>%
mutate(nTotal = sum(nDistinct)) %>%
select(maxDRankGroup.UrolithEncounter, nTotal) %>%
distinct() %>%
df3A %>%
group_by(maxDRankGroup.UrolithEncounter) %>%
mutate(nTotal = sum(nDistinct)) %>%
select(maxDRankGroup.UrolithEncounter, nTotal) %>%
distinct() %>%
rename(`Häufigkeit` = maxDRankGroup.UrolithEncounter) %>%
rename(`Anzahl der Personen` = nTotal)
)
......@@ -586,16 +559,13 @@ myTable %>%
kable(caption = paste0("Häufigkeiten einer stationären Aufnahme individueller Patienten\n im gesamten Beobachtungszeitraum (", FILTER_YEAR_START, " - ", FILTER_YEAR_END, ").")) %>%
kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "responsive"), full_width = F, position = "left")
foo <- c(1769,476,124,34,13,9,1)
bar <- c(1205, 560, 123, 40, 16, 11, 3)
```
### Zeiträume zwischen zwei aufeinander folgenden Fällen eines individuellen Patienten
```{r daysSinceLastDiag, echo=FALSE}
df3B <- ZeitSeitLetzterDiagnoseIndividuell(nierensteine.rohdaten)
df3B <- ZeitSeitLetzterDiagnoseIndividuell.UrolithEncounter(nierensteine.rohdaten)
```
......@@ -603,7 +573,7 @@ df3B <- ZeitSeitLetzterDiagnoseIndividuell(nierensteine.rohdaten)
```{r plotFaelleVSZeiträume, echo = FALSE, warning=FALSE, message=FALSE}
plot.aJ <- ggplot(data = df3B,
aes(x = daysSinceLastEncounterGroup, y=nDistinct))
aes(x = daysSinceLastEncounterGroup.UrolithEncounter, y=nDistinct))
plot.aJ +
geom_bar(stat = "identity", alpha=0.7) +
......@@ -619,7 +589,7 @@ plot.aJ +
if(1 == kSavePlots) {
ggsave(paste0("./results/", ".png"), dpi=300)
ggsave(paste0("./results/3b", ".png"), dpi=300)
}
```
......
sFunctions.R
+ 20
- 160
View file @ afc1642e
......@@ -336,7 +336,9 @@ DefineUrolithEncounters <- function(dfIn, cutOffInDaysIn, filterOutShortStayIn)
#' Implementation details:\cr
#' - the input years range includes both the lower and the upper limit.\cr
#'
#' @param dfIn ... input data frame
#' @param dfIn ... input data frame
#' @param startYearIn ... start year
#' @param endYearIn ... end year
#'
#' @export
FilterYear.CaseEncounter <- function(myDFIn, startYearIn, endYearIn) {
......@@ -494,7 +496,6 @@ LengthOfStayInDays <- function(startDateTimeIn, endDateTimeIn) {
#------------------------------------------------------------------------------
# Aufenthaltsdauergruppen definieren
# daysInHospital.UrolithEncounter
DefineLengthOfStayGroups.UrolithEncounter <- function(myDFIn,
daysInHospitalGroupBreaksIn = DAYS_IN_HOSPITAL_GROUP_BREAKS) {
myDFIn <- myDFIn %>%
......@@ -514,7 +515,7 @@ DefineLengthOfStayGroups.UrolithEncounter <- function(myDFIn,
}
#------------------------------------------------------------------------------
# define dense rank groups
# Define max dense rank groups
DefineMaxDenseRankGroups.UrolithEncounter <- function(myDFIn,
denseRankGroupBreaksIn = REZIDIV_FREQUENCY_GROUP_BREAKS) {
myDFIn <- myDFIn %>%
......@@ -535,14 +536,14 @@ DefineMaxDenseRankGroups.UrolithEncounter <- function(myDFIn,
}
#------------------------------------------------------------------------------
# define days since last encounter groups
DefineDaysSinceLastEncounterGroups <- function(myDFIn,
# Define days since last encounter groups
DefineDaysSinceLastEncounterGroups.UrolithEncounter <- function(myDFIn,
daysSinceLastEncounterGroupBreaksIn = DAYS_SINCE_LAST_ENCOUNTER_GROUP_BREAKS) {
myDFIn <- myDFIn %>%
mutate(daysSinceLastEncounterGroup = cut(daysSinceLastEncounter,
mutate(daysSinceLastEncounterGroup.UrolithEncounter = cut(daysSinceLastEncounter.UrolithEncounter,
breaks = daysSinceLastEncounterGroupBreaksIn,
include.lowest = TRUE)) %>%
mutate(daysSinceLastEncounterGroup = forcats::fct_collapse(daysSinceLastEncounterGroup,
mutate(daysSinceLastEncounterGroup.UrolithEncounter = forcats::fct_collapse(daysSinceLastEncounterGroup.UrolithEncounter,
"\u2264 30" = "[0,30]",
"31 - 60" = "(30,60]",
"61 - 90" = "(60,90]",
......@@ -773,18 +774,6 @@ Strategy.ReplaceNA <- function(dataFrame, groupByVarName, mVarName) {
#==============================================================================
#' FaelleVSAufnahmejahr.UrolithEncounter
#'
#' @description
#' ...
#'
#' @details
#' ...\cr
#'
#' @input ...
#'
#' @return ...
#'
#' @export
FaelleVSAufnahmejahr.UrolithEncounter <- function(dfIn, percentageSubjectVarNameIn = NULL, percentageValueIn = FALSE) {
df1A <- dfIn %>%
# filter("HD" == diagnoseart) %>%
......@@ -808,18 +797,6 @@ FaelleVSAufnahmejahr.UrolithEncounter <- function(dfIn, percentageSubjectVarName
#==============================================================================
#' FaelleVSAufnahmejahr.Encounter
#'
#' @description
#' ...
#'
#' @details
#' ...\cr
#'
#' @input ...
#'
#' @return ...
#'
#' @export
FaelleVSAufnahmejahr.Encounter <- function(dfIn, percentageSubjectVarNameIn = NULL, percentageValueIn = FALSE) {
df1A <- dfIn %>%
# filter("HD" == diagnoseart) %>%
......@@ -843,18 +820,6 @@ FaelleVSAufnahmejahr.Encounter <- function(dfIn, percentageSubjectVarNameIn = NU
#==============================================================================
#' FaelleVSAufnahmejahr.CaseEncounter
#'
#' @description
#' ...
#'
#' @details
#' ...\cr
#'
#' @input ...
#'
#' @return ...
#'
#' @export
FaelleVSAufnahmejahr.CaseEncounter <- function(dfIn, percentageSubjectVarNameIn = NULL, percentageValueIn = FALSE) {
df1A <- dfIn %>%
# filter("HD" == diagnoseart) %>%
......@@ -878,18 +843,6 @@ FaelleVSAufnahmejahr.CaseEncounter <- function(dfIn, percentageSubjectVarNameIn
#==============================================================================
#' FaelleVSAufnahmejahrKonservativ.UrolithEncounter
#'
#' @description
#' ...
#'
#' @details
#' ...\cr
#'
#' @input ...
#'
#' @return ...
#'
#' @export
FaelleVSAufnahmejahrKonservativ.UrolithEncounter <- function(dfIn, percentageSubjectVarNameIn = NULL, percentageValueIn = FALSE) {
df1D.ops <- dfIn %>%
filter(TRUE == urolithThpFlag.UrolithEncounter) %>%
......@@ -934,18 +887,6 @@ FaelleVSAufnahmejahrKonservativ.UrolithEncounter <- function(dfIn, percentageSub
#==============================================================================
#' FaelleVSAufnahmejahrAufenthaltsdauer.UrolithEncounter
#'
#' @description
#' ...
#'
#' @details
#' ...\cr
#'
#' @input ...
#'
#' @return ...
#'
#' @export
FaelleVSAufnahmejahrAufenthaltsdauer.UrolithEncounter <- function(dfIn, percentageSubjectVarNameIn = NULL, percentageValueIn = FALSE) {
df2A <- dfIn %>%
# filter("HD" == diagnoseart) %>%
......@@ -968,18 +909,6 @@ FaelleVSAufnahmejahrAufenthaltsdauer.UrolithEncounter <- function(dfIn, percenta
#==============================================================================
#' HaeufigkeitIndividuell
#'
#' @description
#' ...
#'
#' @details
#' ...\cr
#'
#' @input ...
#'
#' @return ...
#'
#' @export
HaeufigkeitIndividuell.UrolithEncounter <- function(dfIn, percentageSubjectVarNameIn = NULL, percentageValueIn = FALSE, cumulativeValueIn = FALSE) {
df3A <- dfIn %>%
# filter("HD" == diagnoseart) %>%
......@@ -1009,27 +938,15 @@ HaeufigkeitIndividuell.UrolithEncounter <- function(dfIn, percentageSubjectVarNa
}
#==============================================================================
#' ZeitSeitLetzterDiagnoseIndividuell
#'
#' @description
#' ...
#'
#' @details
#' ...\cr
#'
#' @input ...
#'
#' @return ...
#'
#' @export
ZeitSeitLetzterDiagnoseIndividuell <- function(dfIn, percentageSubjectVarNameIn = NULL, percentageValueIn = FALSE, cumulativeValueIn = FALSE) {
#' ZeitSeitLetzterDiagnoseIndividuell.UrolithEncounter
ZeitSeitLetzterDiagnoseIndividuell.UrolithEncounter <- function(dfIn, percentageSubjectVarNameIn = NULL, percentageValueIn = FALSE, cumulativeValueIn = FALSE) {
df3B <- dfIn %>%
filter(!is.na(daysSinceLastEncounterGroup)) %>%
select(ageGroup, sexCode, daysSinceLastEncounterGroup, CASE_EID, PID) %>%
filter(!is.na(daysSinceLastEncounterGroup.UrolithEncounter)) %>%
select(ageGroup, sexCode, daysSinceLastEncounterGroup.UrolithEncounter, EID.UrolithEncounter, PID) %>%
distinct() %>%
group_by(ageGroup, sexCode, daysSinceLastEncounterGroup) %>%
group_by(ageGroup, sexCode, daysSinceLastEncounterGroup.UrolithEncounter) %>%
tally() %>%
complete(daysSinceLastEncounterGroup, fill = list(n = 0))
complete(daysSinceLastEncounterGroup.UrolithEncounter, fill = list(n = 0))
if(TRUE == cumulativeValueIn) {
df3B <- df3B %>%
......@@ -1052,18 +969,6 @@ ZeitSeitLetzterDiagnoseIndividuell <- function(dfIn, percentageSubjectVarNameIn
#==============================================================================
#' FaelleVSAufnahmejahrTherapien.UrolithEncounter
#'
#' @description
#' ...
#'
#' @details
#' ...\cr
#'
#' @input ...
#'
#' @return ...
#'
#' @export
FaelleVSAufnahmejahrTherapien.UrolithEncounter <- function(dfIn, percentageSubjectVarNameIn = NULL, percentageValueIn = FALSE) {
# ESWL ... `ESWL stone removal`
# URS ... `URS stone removal `
......@@ -1161,18 +1066,6 @@ FaelleVSAufnahmejahrTherapien.UrolithEncounter <- function(dfIn, percentageSubje
#==============================================================================
#' FaelleVSAufnahmejahrTherapien.Alt
#'
#' @description
#' ...
#'
#' @details
#' ...\cr
#'
#' @input ...
#'
#' @return ...
#'
#' @export
FaelleVSAufnahmejahrTherapien.Alt <- function(dfIn, percentageSubjectVarNameIn = NULL, percentageValueIn = FALSE) {
# SN ... `Steinentfernung Niere`
# SH ... `Steinentfernung Harnleiter`
......@@ -1254,18 +1147,6 @@ FaelleVSAufnahmejahrTherapien.Alt <- function(dfIn, percentageSubjectVarNameIn =
#==============================================================================
#' FaelleVSAufnahmejahrTherapienFein.UrolithEncounter
#'
#' @description
#' ...
#'
#' @details
#' ...\cr
#'
#' @input ...
#'
#' @return ...
#'
#' @export
FaelleVSAufnahmejahrTherapienFein.UrolithEncounter <- function(dfIn, percentageSubjectVarNameIn = NULL, percentageValueIn = FALSE) {
splitCodeDesc <- unlist(strsplit(UROLITH_THERAPIES_WITH_DESCRIPTION, split = ";"))
......@@ -1299,18 +1180,6 @@ FaelleVSAufnahmejahrTherapienFein.UrolithEncounter <- function(dfIn, percentageS
#==============================================================================
#' PatientenVSAufnahmejahr.CaseEncounter
#'
#' @description
#' ...
#'
#' @details
#' ...\cr
#'
#' @input ...
#'
#' @return ...
#'
#' @export
PatientenVSAufnahmejahr.CaseEncounter <- function(dfIn, percentageSubjectVarNameIn = NULL, percentageValueIn = FALSE) {
df1A <- dfIn %>%
select(aufnahmeJahr.CaseEncounter, ageGroup,
......@@ -1331,7 +1200,8 @@ PatientenVSAufnahmejahr.CaseEncounter <- function(dfIn, percentageSubjectVarName
return(df1A)
}
#------------------------------------------------------------------------------
#==============================================================================
#' GroupByAdmissionYear.Encounter
GroupByAdmissionYear.Encounter <- function(dfIn) {
FaelleVSAufnahmejahr.Encounter(dfIn) %>%
group_by(aufnahmeJahr.Encounter) %>%
......@@ -1342,7 +1212,8 @@ GroupByAdmissionYear.Encounter <- function(dfIn) {
rename(Anzahl = nTotal)
}
#------------------------------------------------------------------------------
#==============================================================================
#' GroupByAdmissionYear.UrolithEncounter
GroupByAdmissionYear.UrolithEncounter <- function(dfIn) {
FaelleVSAufnahmejahr.UrolithEncounter(dfIn) %>%
group_by(aufnahmeJahr.UrolithEncounter) %>%
......@@ -1353,7 +1224,8 @@ GroupByAdmissionYear.UrolithEncounter <- function(dfIn) {
rename(Anzahl = nTotal)
}
#------------------------------------------------------------------------------
#==============================================================================
#' GroupByAdmissionYear.CaseEncounter
GroupByAdmissionYear.CaseEncounter <- function(dfIn) {
FaelleVSAufnahmejahr.CaseEncounter(dfIn) %>%
group_by(aufnahmeJahr.CaseEncounter) %>%
......@@ -1366,18 +1238,6 @@ GroupByAdmissionYear.CaseEncounter <- function(dfIn) {
#' #==============================================================================
#' #' FaelleVSAufnahmejahr.UrolithEncounterTherapien
#' #'
#' #' @description
#' #' ...
#' #'
#' #' @details
#' #' ...\cr
#' #'
#' #' @input ...
#' #'
#' #' @return ...
#' #'
#' #' @export
#' FaelleVSAufnahmejahr.UrolithEncounterTherapien <- function(dfIn, percentageSubjectVarNameIn = NULL, percentageValueIn = FALSE) {
#' # SN ... `Steinentfernung Niere`
#' # SH ... `Steinentfernung Harnleiter`
......
sPreprocessing.R
+ 3
- 20
View file @ afc1642e
......@@ -79,6 +79,9 @@ nierensteine.rohdaten$aufnahmeJahr.UrolithEncounter <- forcats::fct_explicit_na(
# Aufenthaltsdauergruppen definieren
nierensteine.rohdaten <- DefineLengthOfStayGroups.UrolithEncounter(nierensteine.rohdaten)
# daysSinceLastEncounter Gruppen definieren
nierensteine.rohdaten <- DefineDaysSinceLastEncounterGroups.UrolithEncounter(nierensteine.rohdaten)
#------------------------------------------------------------------------------
# Die Eingriffe zur Steinbehandlung/-entfernung kennzeichnen
nierensteine.rohdaten <- nierensteine.rohdaten %>%
......@@ -105,23 +108,3 @@ nierensteine.rohdaten$causNDiagFlag["ND" != nierensteine.rohdaten$diagnoseart] <
# Assumption: N39.0 (ICD10-GM) is only coded as ND (Nebendiagnose)
nierensteine.rohdaten <- nierensteine.rohdaten %>%
mutate(urinaryTractInfectionsFlag = (str_detect(ICD10, "N39.0") & ("ND" == diagnoseart)))
#------------------------------------------------------------------------------
# NAs durch sinnvolle Werte ersetzen, dort wo es möglich ist
# nierensteine.rohdaten <- Strategy.ReplaceNA(nierensteine.rohdaten,
# groupByVarName = c("PID", "CASE_EID"),
# mVarName = "daysSinceLastEncounter")
#
# nierensteine.rohdaten <- Strategy.ReplaceNA(nierensteine.rohdaten,
# groupByVarName = c("PID", "CASE_EID"),
# mVarName = "daysSinceLastEncounterGroup")
#
# nierensteine.rohdaten <- Strategy.ReplaceNA(nierensteine.rohdaten,
# groupByVarName = c("PID", "EID.UrolithEncounter"),
# mVarName = "AUFNGR")
#
# nierensteine.rohdaten <- Strategy.ReplaceNA(nierensteine.rohdaten,
# groupByVarName = c("PID", "CASE_EID"),
# mVarName = "ENTLGR")
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