library(data.table)
library(ggplot2)
library(tableone)
EMOC_data為整理後表格,內容包含:
以卡方檢定比較二次轉診與單次轉診之族群差異(使用tableone套件,資料排除離群值醫院),
資料處理
卡方檢定後之結果為
#匯入資料
EMOC_data<-fread('EMOC_v7.csv')
EMOC_data$二次轉診<-""
EMOC_data[入院方式=="他院轉入"]$二次轉診<-"二次轉診"
EMOC_data[入院方式!="他院轉入"]$二次轉診<-"單次轉診"
#排除離群值醫院的流水號
Yida<-EMOC_data[排除==""][EMOC轉出醫院名稱=="義大"&EMOC接收醫院名稱=="義大癌治療醫院"]$EMOC流水號
#整理欲分析資料
compare_groups<-EMOC_data[!EMOC流水號%in%Yida][排除==""][,c(10,11,13,15,22,26,27,41,42,52),with = F]
compare_groups$檢傷級數_新<-""
compare_groups[檢傷級數%in%c('1','2')]$檢傷級數_新<-"1-2級"
compare_groups[檢傷級數%in%c('3','4','5')]$檢傷級數_新<-"3-5級"
compare_groups$急診留置時間_分鐘<-as.numeric(compare_groups$急診留置時間_分鐘)
#設定欲分析變數型態(myVars為要分析的變數,catVars為類別行變數)
myVars <- c("檢傷級數_新", "EMOC_轉出醫院急救責任醫院等級", "急診留置時間_分鐘", "轉診型態")
catVars <- c("檢傷級數_新", "EMOC_轉出醫院急救責任醫院等級", "轉診型態")
#建立列聯表
groupcompare_tableone<-CreateTableOne(vars = myVars, strata = "二次轉診" , data =compare_groups
, factorVars = catVars)
print(groupcompare_tableone)
## Stratified by 二次轉診
## 二次轉診 單次轉診 p
## n 478 18579
## 檢傷級數_新 = 3-5級 (%) 290 (60.7) 13463 (72.5) <0.001
## EMOC_轉出醫院急救責任醫院等級 (%) <0.001
## 一般 38 ( 7.9) 6100 (32.8)
## 中度 209 (43.7) 7311 (39.4)
## 重度 231 (48.3) 5168 (27.8)
## 急診留置時間_分鐘 (mean (sd)) 545.33 (683.78) 370.79 (581.06) <0.001
## 轉診型態 (%) <0.001
## 上轉 211 (44.1) 12299 (66.2)
## 下轉 163 (34.1) 3994 (21.5)
## 平轉 104 (21.8) 2286 (12.3)
## Stratified by 二次轉診
## test
## n
## 檢傷級數_新 = 3-5級 (%)
## EMOC_轉出醫院急救責任醫院等級 (%)
## 一般
## 中度
## 重度
## 急診留置時間_分鐘 (mean (sd))
## 轉診型態 (%)
## 上轉
## 下轉
## 平轉