使用带有条件的 n_distinct 计算每位患者的平均值

Question

在我的数据框中，我想计算执行医疗保健活动的绝对频率、相对频率和每位患者执行的平均次数。

我使用以下代码计算医疗保健利用率：

Df %>%
   group_by(A) %>%
   summarize(n = n()) %>%
   mutate(rel.freq = (n/sum(n))*100) %>%
   mutate(avg.A.pt = n/sum(n_distinct(Person[A == A])))   

我对代码的最后一行有疑问。 我需要计算一种特定类型护理的每位患者的活动数量，计算为活动总数n除以患者的唯一数量n_distinct(Person)，但仅除以接受该特定类型护理的患者关心Person[HCU == HCU]。

我的目标是这样的：

*HCU    n     rel.freq     avg.hcu.pt*
ECG   486      10%          4.0
Echo  301      8%           1.8

你能帮我修改一下代码吗？

提前谢谢你！

---

回复后，补充一些信息：

我在安全的环境中使用远程访问，所以很遗憾我无法为您提供数据样本。 我有一个包含大约 20.000 名患者的数据集，他们接受了 11.000.000 次医疗保健活动（行）和 34 列，例如专业、医疗保健中心、年龄和个人代码。 对于我的文章，我想展示： - 至少接受一次特定医疗保健活动的（独特）患者百分比（我称之为相对频率） - 每个（唯一）患者的（特定类型）医疗保健活动的平均数量

基本上我已经映射了护理类型，例如使用 group_by 的实验室测试和 dplyr 的过滤器，这给了我实验室测试的总数。 但现在我想具体说明一下，例如有多少患者至少接受过一次 MRI，有多少人从未接受过 MRI，患者接受了多少次 MRI（平均）。

我试过你的建议

Df %>%
Group_by(A, Person) %>%
Summarise(n = n())

# A= healthcare activities

这给了我：

A            Person         n
MRI        1                 6
MRI        2                 2
… for all >1000 patients who received MRI
Echo      1                 3
And so on

如何获取 MRI 患者的百分比？以及每位患者的平均核磁共振检查次数？

Answer 1

让我们创建一些玩具数据。四种不同概率的处理。 100名患者就诊1000次。

set.seed(123)
df<-data.frame(A = sample(c("MRI", "ECG", "Echo", "PET"), 1000,
                          prob=c(0.05, 0.8, 0.13, 0.02), replace=TRUE),
               p = sample(1:100, 1000, replace=TRUE))

现在我们汇总数据

    df %>% 
  # group by Treatment and patients
  group_by(A, p) %>% 
  # first summary is the number of a specific treatments for each patient
  summarise(n = n()) %>% 
  # next summary we sum the number distinct patients in the group
  # and divide by sum the number of distinct patients to get the rel.freq of the treatment.
  # Then we take the mean value of the number of treatment pr. patient 
  summarise(rel.freq   = n_distinct(p)/n_distinct(df$p),
            avg.hcu.pt = mean(n))

结果

# A tibble: 4 x 3
A     rel.freq avg.hcu.pt
<fct>    <dbl>      <dbl>
1 ECG       1          8.02
2 Echo      0.76       1.72
3 MRI       0.37       1.30
4 PET       0.17       1.12