r - 具有分类变量总计的 R gsummary 行

Question

我有一个包含大约 700,000 名患者的数据集，其中我有医院站点 ID（因子变量）。我想创建一个可见医院数量的行（这与患者数量是分开的）。除了一个整体列之外，我还有 3 个分类变量作为我的列。

目前，每个医院 ID 都有一个单独的行，其中包含每个类别中每个站点的患者数量。

我的代码如下：

t1 <- PIR %>% 
  select(siteidn, countryname) %>% 
    tbl_summary(by = countryname ,missing = "no",
                label = list(
                 siteidn = "Number of ICUs"),
            statistic = list(
              all_continuous() ~ "{mean} ({sd})",
              all_categorical() ~ "{n} ({p}%)")) %>%
  bold_labels() %>% 
  italicize_levels() %>% 
  add_overall()

t2 <- PIR %>% 
  select(siteidn, hospt) %>% 
    tbl_summary(by = hospt ,missing = "no",
                label = list(
                 siteidn = "Number of ICUs"),
            statistic = list(
              all_continuous() ~ "{mean} ({sd})",
              all_categorical() ~ "{n} ({p}%)")) %>% 
      bold_labels() %>% 
      italicize_levels()

t3 <- PIR %>% 
  select(siteidn, iculevelname) %>% 
    tbl_summary(by = iculevelname ,missing = "no",
                label = list(
                 siteidn = "Number of ICUs"),
            statistic = list(
              all_continuous() ~ "{mean} ({sd})",
              all_categorical() ~ "{n} ({p}%)")) %>% 
      bold_labels() %>% 
      italicize_levels()

tbl_merge(
  tbls = list(t1, t2, t3),
  tab_spanner = c("**Country**", "**Hospital Type**", "**ICU Level**"))

这将产生下表：

表格1

可以看出，每个医院 ID 都有单独的一行。我想有一个单行，其中有每层医院的总数（即澳大利亚、新西兰、大都会等的医院总数）。

我的问题是：

1. 有没有办法为不是患者编号的因素变量获得总行？
2. 合并表格后是否可以插入一个整体列（以便整体列不在国家标题下）？
3. 有没有办法为患者数量创建一行而不在标题中包含这些详细信息？

谢谢大家的时间。

本

补充：这是我希望桌子看起来像的图像。我为它的粗鲁道歉。我只想为 ICU 总数的因子变量设置一行，而不是在每个 ICU 中设置一行，其中包含患者人数（红色墨水）。

此外，有没有一种方法可以将 2 行分组到一个类似于因子变量（Green Ink）的共同标题下。

我很欣赏我的 R 技能是初级的。谢谢大家的耐心等待！

本

Answer 1

我同意 Ben 的观点，包含一个我们可以在我们的机器上运行的数据集总是很好的，以及一个您希望输出看起来像的示例。下面是一个代码示例，可以解决您的大部分问题。

1. 有没有办法为不是患者编号的因素变量获得总行？

我不确定你在这里寻找什么。请提供更多详细信息。

2. 合并表格后是否可以插入一个整体列（以便整体列不在国家标题下）？

是的，您可以使用该modify_spanning_header()功能删除“总体”列上方的标题。

3. 有没有办法为患者数量创建一行而不在标题中包含这些详细信息？

是的，如果您在数据集中创建一个对所有观察结果都为 TRUE 的新列，我们可以总结该列并报告 N。

此外，如果您只是对单个变量进行交叉制表，则应该查看该tbl_cross()函数。它会自动添加总行数。

library(gtsummary)
library(tidyverse)
set.seed(20210108)

# create dummy dataset
PIR <- 
  tibble(
    siteidn = sample(c("1325", "1324", "1329"), 100, replace = TRUE) %>% factor(),
    countryname = sample(c("NZ", "Australia"), 100, replace = TRUE) %>% factor(),
    hospt = sample(c("Metro", "Rural"), 100, replace = TRUE) %>% factor(),
    patient = TRUE
  ) %>%
  group_by(siteidn) %>%
  mutate(
    count_site = row_number() == 1L # one TRUE per site
  ) %>%
  ungroup() %>%
  labelled::set_variable_labels(siteidn = "Number of ICUs", # Assigning labels 
                                patient = "N")

t1 <- PIR %>% 
  select(patient, siteidn, countryname) %>% 
  tbl_summary(
    by = countryname,
    missing = "no", 
    statistic = patient ~ "{n}" # only print N for the top row
  ) %>% 
  modify_header(stat_by = "**{level}**") %>% # Remove the Ns from the header row
  add_overall(col_label = "**Overall**")
t2 <- PIR %>% 
  select(patient, siteidn, hospt) %>% 
  tbl_summary(
    by = hospt,
    missing = "no", 
    statistic = patient ~ "{n}" # only print N for the top row
  ) %>%
  modify_header(stat_by = "**{level}**") # Remove the Ns from the header row

tbl <-
  tbl_merge(
    tbls = list(t1, t2),
    tab_spanner = c("**Country**", "**Hospital Type**")
  ) %>%
  bold_labels() %>% 
  italicize_levels() %>%
  # remove spanning header for overall column, use `show_header_names(tbl)` to print column names
  modify_spanning_header(stat_0_1 ~ NA) %>%
  modify_footnote(everything() ~ NA) # remove footnote, as it's not informative in this setting

编辑：在原始海报澄清后，添加另一个如何展示 Ns 的示例。

下表显示了两种显示患者 Ns 和站点数量的方法。第一行是有两个变量的两行，最后一行是信息可以在一行中呈现的一种方式。

t1 <- PIR %>% 
  select(patient, site_only = count_site, combination = count_site, countryname) %>% 
  tbl_summary(
    by = countryname,
    missing = "no", 
    statistic = list(c(patient, site_only) ~ "{n}", 
                     combination ~ "Site N {n}; Total N {N}")
  )