R 事件发生时间答案

【问题标题】：R TIME-TO-EVENTR 事件发生时间
【发布时间】：2017-02-05 19:47:06
【问题描述】：

我是 R 新手（上周开始自学），也是这个论坛的新手。

我正在处理一个需要确定事件发生时间的数据集。我有三个变量（药物、患者和日期），我需要计算出每位患者换药时的时间差。另外值得注意的是，患者可以从药物 A 转移到药物 B 再回到药物 A，因此日期顺序很重要。

我目前有这个数据是一个名为“数据”的数据框

data <-data.frame(Drug=sample(c("Drug A","Drug B", "Drug C", "Drug D", "Drug E"),100,
replace=TRUE),PAT=rep(1:10,each=10),Date=sample(seq(as.Date('2003/01/01'), 
as.Date('2016/01/01'), by="day"), 100))
data<-data[order(data$PAT,data$Date),]

任何帮助都会很棒，很抱歉我没有弄清楚或偏离这个论坛的协议...

所需的输出将是每个时间点从第一种药物转换为第二种药物（以及第 2 次到第 3 次、第 3 次到第 4 次、最后第 4 次到第 5 次）的患者比例...... 所以在时间 0（每个患者的第一条记录存在时），100% 的患者没有切换，下一行将是第 2 天（99% 的患者可能没有切换），然后是第 3 天，然后是第 4 天，依此类推.

干杯

【问题讨论】：

请使用 dput 显示示例数据而不是图像（因为我们无法从图像中复制以进行测试）。此外，预期的输出应该很好
您是否只关心第一次切换，还是应该为之后的切换提供指标（即您是否想要至少切换一次的百分比或发生的切换次数）？如果患者在 t0 开始使用药物 A，然后在 t1 切换到 B，最后在 t2 回到 A，那么该患者的时间序列是否看起来像 t0 = 0, t1 = 1, t2 = 0 表明他们回来了在第一种药物上，或 t0 = 0, t1 = 1, t2 = 1 表示他们从 t1 开始切换一次或 t0 = 0, t1 = 1, t2 = 2 表示患者切换的总数？跨度>
提出了两个不同的问题：一个；切换的时间间隔将是一组特定于主题的结果，而不是两个；在每个每日间隔中转换的患者比例，这可能是一个药物间隔结果或只是一个间隔结果。它们不会相同，而且由于描述不一致，并且无法手动完成示例并为少数情况提供准确答案，因此完全不清楚需要哪一个。
也许你的部分调查（上面@42 称为第 2 部分）可以受益于在 R 中使用 TraMineR 包。mephisto.unige.ch/pub/TraMineR/doc/TraMineR-Users-Guide.pdf 我发现这对于评估状态转换分布非常有用，在您的情况下，这将是药物类型。
作为 Big Old Dave 有用评论的后续，他可以参考 CRAN 包信息：cran.r-project.org/web/packages/TraMineR/index.html

标签： r survival-analysis

【解决方案1】：

....如果我正确理解了意图，则可以回答“part deux”。请注意，我已将日期数从 100 减少到 10，以使序列同时进行。

library(TraMineR)

data <- data.frame(Drug=sample(c("Drug A","Drug B", "Drug C", "Drug D", "Drug E"),100,replace=TRUE),
              PAT=rep(1:10,each=10),
              Date=sample(seq(as.Date('2003/01/01'),as.Date('2016/01/01'), by="day"), 10))

data <- data[order(data$PAT,data$Date),]

data2 <- reshape(data, idvar="PAT", timevar="Date", direction="wide")

data.seq <- seqdef(data2,2:11)

seqiplot(data.seq)
seqdplot(data.seq)

最后一个绘图函数给出....

【讨论】：