doc/NakkeKjorefil.R
In Rapporteket/Nakke: Resultattjenester for Degenerativ Nakke
#Three things to keep in mind when dealing with character strings in R:
# The encoding should be specified explicitly per (file) connection basis, if you want your
#R code to be portable;
#After you read Unicode characters into R, convert them to the native encoding of your system,
#e.g. using enc2native(); x <- readLines('foo.txt', encoding = 'UTF-8')
# x <- enc2native(x)
#Do not set options(encoding) $encoding: [1] "native.enc". Tester
#test
#Dobbeltregistrering
library(magrittr)
RegDataRaa <- NakkeRegDataSQL()
RegData <- NakkePreprosess(RegDataRaa)
DblReg <- RegData %<% group_by(PasientID) %<%
summarise()
library(nakke)
AntSkjemaAvHver <- tabAntSkjema(SkjemaOversikt=SkjemaData) #, skjemastatus=as.numeric(input$skjemastatus))
#--------------------------------------SAMLERAPPORT-----------------------------------
setwd("C:/ResultattjenesteGIT/Nakke/inst")
knitr::knit('NakkeAarsRapp.Rnw')
tools::texi2pdf('NakkeAarsRapp.tex')
#---------------- Tulledata ----------------------------------------
#Permuter alle variable
#Erstatt sykehusnavn med fiktive.
#Beholde noen egenskaper?
#set.seed(seed, kind = NULL, normal.kind = NULL)
#x <- as.data.frame(matrix(1:10,nrow=5))
#ind <- sample(x, replace = FALSE, prob = NULL)
#ind <- synthpop::syn(x, method = "sample", seed = 500) #
library(synthpop)
library(dplyr)
ForlopsID <- RegData$ForlopsID
varBort <- c('FodselsDato', 'SykehusNavn3mnd', 'SykehusNavn12mnd', 'ForlopsID')
RegData <- RegData[,-which(names(RegData) %in% varBort)]
sykehus <- paste('Sykehus', LETTERS[1:10])
mengdePasienter <- c(0.3, 4, 10, 3, 7, 5, 1, 8, 9.5, 6) #For å få ulikt antall pasienter på de fiktive sykehusene
RegData$SykehusNavn <- sample(sykehus, prob=mengdePasienter/sum(mengdePasienter), size=dim(RegData)[1], replace=T)
RegDataSyn <- synthpop::syn(RegData, method = "sample", seed = 500) #Trekker med tilbakelegging
RegData <- data.frame(RegDataSyn$syn, ForlopsID)
write.table(RegData, file='C:/ResultattjenesteGIT/Nakke/data/NakkeRegDataTest.csv', sep = ';', row.names = F, col.names = T)
save(RegData, file=paste0('C:/ResultattjenesteGIT/Nakke/data/NakkeRegDataSyn.RData'))
load('C:/ResultattjenesteGIT/Nakke/data/NakkeRegDataSyn.RData')
fil <- paste0('A:/Nakke/SkjemaOversikt',dato,'.csv')
SkjemaData <- read.table(fil, sep=';', header=T, encoding = 'UTF-8')
SkjemaDataRed <- SkjemaData[ ,c('SkjemaStatus','ForlopsID','HovedDato','SkjemaRekkeflg')]
#SkjemaDataSyn <- synthpop::syn(SkjemaData, method = "sample", seed = 500) #Trekker med tilbakelegging
SkjemaData <- dplyr::left_join(SkjemaDataRed, RegData[,c('ForlopsID','SykehusNavn')], by = "ForlopsID", copy=FALSE)
names(SkjemaData)[which(names(SkjemaData) == 'SykehusNavn')] <- 'Sykehusnavn'
save(SkjemaData, file=paste0('C:/ResultattjenesteGIT/Nakke/data/SkjemaDataSyn.RData'))
load('C:/ResultattjenesteGIT/Nakke/data/SkjemaDataSyn.RData')
#--------------Koble med fødselsnr-------------------------------
dato <- '2020-02-27'
PersNrID <- read.table(paste0('A:/Nakke/koblingstabell',dato,'.csv'), sep=';', header=T, encoding = 'UTF-8')
AlleVarNum <- read.table(paste0('A:/Nakke/AlleVarNum',dato,'.csv'), sep=';', header=T, encoding = 'UTF-8')
#AlleVarNumRed <- AlleVarNum[which(AlleVarNum$SykehusNavn == 'Haukeland USH') ,c('OprDato','PasientID', 'SykehusNavn', 'ForlopsID')]
KobletFil <- merge(x=AlleVarNum, y=PersNrID, by.x='PasientID', by.y = 'ID') #"", all.x = T, all.y = F)
write.table(KobletFil[ ,-which(names(KobletFil) %in% c('X.x', 'X.y'))], file=paste0('A:/Nakke/AlleVarNumPersNr', dato, '.csv'), sep = ';', row.names = F, col.names = T)
#----------------------------Laste data og parametre----------------------------------------
library(nkr)
rm(list=ls())
library(nakke)
dato <- '2019-04-25'
fil <- paste0('A:/Nakke/AlleVarNum',dato,'.csv')
NakkeData <- read.table(fil, sep=';', header=T, encoding = 'UTF-8')
RegData <- NakkeData
#?RegData$SykehusNavn <- enc2native(as.character(RegData$SykehusNavn))
# RegData <- NakkePreprosess(RegData=RegData)
# NakkeData <- RegData[which(RegData$Aar<2018),]
# save(NakkeData, file=paste0('A:/Nakke/','NakkeAarsrapp2017','.Rdata'))
#load(paste0(fil,".Rdata")) #RegData
#load('A:/Nakke/AlleVarNum2017-09-21.csv.Rdata')
load('A:/Nakke/NakkeAarsrapp2018.Rdata')
library(nakke)
RegData <-NakkePreprosess(NakkeRegDataSQL(datoFra = '2011'))
variable <- c('KomplDVT3mnd', 'KomplinfekDyp3mnd', 'KomplLungeEmboli3mnd', 'KomplinfekOverfl3mnd',
'KomplPneumoni3mnd', 'KomplStemme3mnd', 'KomplSvelging3mnd', 'KomplUVI3mnd',
'EnhverKompl3mnd')
test <- RegData[,variable]
test$test <- rowSums(RegData[,variable[1:8]])
table(test$test)
colSums(test, na.rm = T)
RegData[which(test$test==0 & test$EnhverKompl3mnd==1),variable]
table(RegData[,variable[9]], useNA = 'a')
datoFra='2018-01-01'
datoTil='2020-12-31'
reshID <- 601161 #De tre med flest reg:
enhetsUtvalg=0
minald=0
maxald=110
erMann=9
myelopati=9
fremBak=0
Ngrense=10
grVar='ShNavn'
ktr=0
#aar=2015:2016
#tidlAar=2015:2016
inngrep <- 9
tidsenhet <- 'Mnd'
valgtMaal <- 'Gjsn'
hentData=0
outfile=''
valgtVar <- 'Kompl3mnd'
#-------------------------------Månedsrapport---------------------------
library(knitr)
library(devtools)
dato <- Sys.Date()#'2018-12-06'
SkjemaData <- read.table(paste0('A:/Nakke/SkjemaOversikt',dato,'.csv'), sep=';', header=T, fileEncoding = 'UTF-8') #, encoding = 'UTF-8')
RegData <- read.table(paste0('A:/Nakke/AlleVarNum',dato,'.csv'), sep=';', header=T, encoding = 'UTF-8')
#SkjemaData$Sykehusnavn <- enc2native(as.character(SkjemaData$Sykehusnavn))
#SkjemaData$Sykehusnavn <- iconv(SkjemaData$Sykehusnavn, from = 'UTF-8', to = '')
#table(Encoding(as.character(SkjemaData$Sykehusnavn)))
#ind <- which(Encoding(as.character(SkjemaData$Sykehusnavn)) == 'UTF-8')
#table(SkjemaData$Sykehusnavn) #[ind])
reshID <- 601161
setwd('./inst')
#options(encoded_text_to_latex= 'UTF-8')
knit('NakkeMndRapp.Rnw', encoding = 'UTF-8')
texi2pdf(file='NakkeMndRapp.tex')
knit2pdf('NakkeMndRapp.Rnw')
#---------------Offentliggjøring fra 2016----------------
setwd('C:/ResultattjenesteGIT/Nakke/aarsrapp/2016')
#Stemmevansker, 3 mnd etter (ikke-myelopati, fremre tilgang) – lav
FigAndelerGrVarAar(RegData=RegData, valgtVar='KomplStemme3mnd',
myelopati=0, fremBak=1, Ngrense=30,
ktr=0,aar=2015:2016,tidlAar=2013:2014, outfile='OffKomplStemme3mnd.png')
#Svelgvansker, 3 mnd (ikke-myelopati, fremre tilgang) – lav
FigAndelerGrVarAar(RegData=RegData, valgtVar='KomplSvelging3mnd',
myelopati=0, fremBak=1, Ngrense=30,
ktr=0,aar=2015:2016,tidlAar=2013:2014, outfile='OffKomplSvelging3mnd.png')
#Infeksjon, pasientrapp., 3 mnd etter (bakre tilgang) – lav
FigAndelerGrVarAar(RegData=RegData, valgtVar='Komplinfek',
fremBak=2, Ngrense=30,
ktr=0,aar=2015:2016,tidlAar=2013:2014, outfile='OffKomplinfek.png')
#------------------------------ Andeler flere var --------------------------
#------------------------------ (Fordelinger) --------------------------
valgtVar <- 'Komorbiditet' #OprIndikSmerter'
outfile <- paste0(valgtVar, '.png') #''
utdata <- NakkeFigAndeler(RegData=RegData, valgtVar=valgtVar, enhetsUtvalg = 1,
datoFra='2017-01-01', datoTil='2020-12-31', reshID = 601161)
#, outfile=outfile, myelopati = myelopati, fremBak = 1)
utdata <- NakkeFigAndeler(RegData=RegData, datoFra=datoFra, valgtVar=valgtVar,myelopati = myelopati,
datoTil=datoTil, minald=minald, maxald=maxald, erMann=erMann, fremBak = 1,
reshID=reshID, enhetsUtvalg=0, hentData=0, outfile=outfile)
variable <- c('Komorbiditet', 'KomplOpr', 'Kompl3mnd', 'OprIndik', 'OprIndikSmerter',
'OprIndikMyelopati', 'Radiologi')
setwd('C:/Registerinfo og historie/Nakke/Figurer')
variable <- c('Alder', 'AntallNivaaOpr', 'Antibiotika', 'ArbeidstausPreOp',
'Arbeidstaus3mnd', 'Arbeidstaus12mnd', 'ASAgrad', 'BMI', 'EqAngstPreOp', 'ErstatningPreOp',
'FornoydBeh3mnd','FornoydBeh12mnd', 'Komorbiditet', 'Kompl3mnd', 'KomplOpr', 'LiggeDognPostop',
'LiggeDognTotalt', 'Morsmal', 'NytteOpr3mnd', 'NytteOpr12mnd', 'OperasjonsKategori',
'OprIndik', 'OprIndikPareseGrad', 'OprIndikMyelopati', 'OprIndikSmerter', 'Radiologi',
'Roker', 'Snuser',
'SivilStatus', 'Saardren', 'SmertestillBrukPreOp', 'SymptVarighetArmer', 'SymptVarighetNakkeHode',
'TidlOpr', 'TidlOprAntall', 'UforetrygdPreOp', 'Utdanning')
for (valgtVar in variable) {
outfile <- paste0(valgtVar, '_ny.png')
NakkeFigAndeler(RegData=RegData, datoFra=datoFra, valgtVar=valgtVar,
datoTil=datoTil, minald=minald, maxald=maxald, erMann=erMann,
reshID=reshID, enhetsUtvalg=enhetsUtvalg, outfile=outfile)
}
#------------------------------ Andel, utvikling over tid --------------------------
#-----------------------------------------------------------------------------------
# Inndata til funksjon:
#...NB: SkjemaID
valgtVar <- 'KomplStemme3mnd' #Må velge... Alder, AndreRelSykdommer, Antibiotika,
#ArbeidstausPreOp', 'Arbeidstaus3mnd', 'Arbeidstaus12mnd, ASAgrad, BMI, ErstatningPreOp,
#Fornoyd12mnd, FornoydBeh3mnd,FornoydBeh12mnd, Misfor3mnd,Misfor12mnd, KomplinfekDyp3mnd,
#KomplinfekOverfl3mnd, KomplStemme3mnd, KomplSvelging3mnd, , NytteOpr3mnd, NytteOpr12mnd
#Verre3mnd, Verre12mnd, OprIndikMyelopati, OprIndikSmerter, PerOpEnhverKompl, Roker, Saardren,
#SmertestillPreOp, SymptVarighetNakkeHode, SymptVarighetSmerterUker, UforetrygdPreOp, Utdanning
outfile <- '' #paste0(valgtVar, 'Syn.png') #'' #Navn angis av Jasper
AndelerTid <- NakkeFigAndelTid(RegData=RegData, datoFra=datoFra, valgtVar=valgtVar,
datoTil=datoTil, enhetsUtvalg=0, tidsenhet = 'Kvartal', outfile=outfile)
lagTabavFig(UtDataFraFig = AndelerTid, figurtype = 'andelTid')
NakkeFigAndelTid(RegData=RegData, datoFra=datoFra, valgtVar=valgtVar, tidsenhet=tidsenhet,
datoTil=datoTil, minald=minald, maxald=maxald, erMann=erMann,
reshID=reshID, enhetsUtvalg=1, outfile=outfile)
variable <- c('Alder', 'AndreRelSykdommer', 'Antibiotika',
'ArbeidstausPreOp', 'Arbeidstaus3mnd', 'Arbeidstaus12mnd', 'ASAgrad', 'BMI', 'ErstatningPreOp',
'FornoydBeh3mnd', 'FornoydBeh12mnd', 'Misfor3mnd', 'Misfor12mnd', 'KomplinfekDyp3mnd',
'KomplinfekOverfl3mnd', 'KomplStemme3mnd', 'KomplSvelging3mnd', 'NytteOpr3mnd', 'NytteOpr12mnd',
'Verre3mnd', 'Verre12mnd', 'OprIndikMyelopati', 'OprIndikSmerter', 'PerOpEnhverKompl', 'Roker',
'Saardren', 'SmertestillPreOp', 'SymptVarighetNakkeHode', #'SymptVarighetSmerterUker',
'UforetrygdPreOp', 'Utdanning')
setwd('C:/Registerinfo og historie/Nakke/Figurer')
for (valgtVar in variable) {
outfile <- paste0(valgtVar, '.png')
NakkeFigAndelTid(RegData=RegData, datoFra=datoFra, valgtVar=valgtVar,
datoTil=datoTil, minald=minald, maxald=maxald, erMann=erMann,
reshID=reshID, outfile=outfile)
}
#------------------------------ Andel, per enhet --------------------------
#-----------------------------------------------------------------------------------
rm(list=ls())
NakkeData <- read.table('A:/Nakke/AlleVarNum2018-06-21.csv', sep=';', header=T, encoding = 'UTF-8') #Nakke18012016, AlleVarNum2016-01-04Num
RegData <- NakkeData
setwd("C:/ResultattjenesteGIT/Nakke/")
RegData <- NakkePreprosess(NakkeRegDataSQL(datoFra = '2020-01-01'))
valgtVar <- 'NDIendr12mnd35pstKI' #Må velge... Alder, AndreRelSykdommer, Antibiotika,
#ArbeidstausPreOp', 'Arbeidstaus3mnd', 'Arbeidstaus12mnd, ASAgrad, BMI, EnhverKompl3mnd
#ErstatningPreOp,
#FornoydBeh3mnd,FornoydBeh12mnd, Misfor3mnd,Misfor12mnd, KomplinfekDyp3mnd,
#KomplinfekOverfl3mnd, KomplStemme3mnd, KomplSvelging3mnd, NDIendr12mnd, NytteOpr3mnd, NytteOpr12mnd
#NRSsmerteArmEndr12mnd,Verre3mnd, Verre12mnd, OprIndikMyelopati, Roker, Saardren,
#SmertestillPreOp, SymptVarighetNakkeHode, SymptVarighetSmerterUker, UforetrygdPreOp, Utdanning
outfile <- paste0(valgtVar, '_ShusSyn.pdf') #'' #Navn angis av Jasper
outfile <- '' #paste0(valgtVar, '_ShusSyn.png') #'' #Navn angis av Jasper
NakkeFigAndelerGrVar(RegData=RegData, valgtVar=valgtVar)
, fremBak = fremBak, myelopati = myelopati, datoFra=datoFra,
datoTil=datoTil, minald=minald, maxald=maxald, erMann=erMann,
reshID=reshID, outfile=outfile)
variable <- c('Alder', 'AndreRelSykdommer', 'Antibiotika',
'ArbeidstausPreOp', 'Arbeidstaus3mnd', 'Arbeidstaus12mnd', 'ASAgrad', 'BMI', 'EnhverKompl3mnd', 'ErstatningPreOp',
'FornoydBeh3mnd', 'FornoydBeh12mnd', 'Misfor3mnd', 'Misfor12mnd', 'KomplinfekDyp3mnd',
'KomplinfekOverfl3mnd', 'KomplStemme3mnd', 'KomplSvelging3mnd', 'NDIendr12mnd30pst', 'NytteOpr3mnd',
'NytteOpr12mnd', 'NRSsmerteArmEndr12mnd','Verre3mnd', 'Verre12mnd', 'OprIndikMyelopati', 'Roker', 'Saardren',
'SmertestillPreOp', 'SymptVarighetArmer', 'SymptVarighetNakkeHode', 'UforetrygdPreOp', 'Utdanning')
for (valgtVar in variable) {
outfile <- paste0(valgtVar, '_sh.png')
NakkeFigAndelerGrVar(RegData=RegData, datoFra=datoFra, valgtVar=valgtVar,
datoTil=datoTil, minald=minald, maxald=maxald, erMann=erMann,
reshID=reshID, outfile=outfile)
}
#------------------------------ Gjennomsnitt/Median per år --------------------------
#-----------------------------------------------------------------------------------
valgtVar <- 'NRSsmerteArmEndr3mnd' #Må velges: EMSendr12mnd, EMSendr3mnd, EQ5Dendr12mnd, EQ5Dendr3mnd, Eq5DScorePreOp,
#KnivtidTotalMin, LiggeDognPostop, LiggeDognTotalt
#NDIendr12mnd, NDIendr3mnd, NDIscorePreOp
outfile <- '' #paste(valgtVar, '.png', sep='') #'' #Navn angis av Jasper
utdata <-
NakkeFigGjsnTid(RegData=RegData, datoFra='2018-01-01', valgtVar=valgtVar, valgtMaal='',
datoTil=datoTil, minald=minald, maxald=36, erMann=erMann, tidsenhet='Mnd',
fremBak = 9, myelopati = 0,
reshID=reshID, enhetsUtvalg=1, outfile=outfile)
variable <- c('EMSendr12mnd', 'EMSendr3mnd', 'EQ5Dendr12mnd', 'EQ5Dendr3mnd', 'Eq5DScorePreOp',
'KnivtidTotalMin', 'LiggeDognPostop', 'LiggeDognTotalt',
'NDIendr12mnd', 'NDIendr3mnd', 'NDIscorePreOp')
for (valgtVar in variable) {
outfile <- paste0(valgtVar, '_GjsnTid.png')
NakkeFigGjsnTid(RegData=RegData, datoFra=datoFra, valgtVar=valgtVar, valgtMaal='',
datoTil=datoTil, minald=minald, maxald=maxald, erMann=erMann,
reshID=reshID, enhetsUtvalg=1, outfile=outfile)
}
#------------------------------ Gjsn/med per enhet --------------------------
#-----------------------------------------------------------------------------------
rm(list=ls())
# Inndata til funksjon:
valgtVar <- 'Alder' #Må velge... Alder, EMSscorePreOp, LiggeDognPostop,KnivtidTotalMin, LiggeDognTotalt,
#NDIscorePreOp, NRSsmerteArmPreOp, NRSsmerteNakkePreOp
#EMSendr12mnd, EMSendr3mnd, EQ5Dendr12mnd, EQ5Dendr3mnd
outfile <- '' #paste0(valgtVar, '_', valgtMaal, '.pdf') #'' #Navn angis av Jasper
#utdata <-
NakkeFigGjsnGrVar(RegData=RegData, datoFra=datoFra, valgtVar=valgtVar, valgtMaal=valgtMaal,
datoTil=datoTil, minald=minald, maxald=maxald, erMann=erMann,
reshID=reshID, outfile=outfile)
variable <- c('Alder', 'EMSscorePreOp', 'LiggeDognPostop','KnivtidTotalMin', 'LiggeDognTotalt',
'NDIscorePreOp', 'NRSsmerteArmPreOp', 'NRSsmerteNakkePreOp')
for (valgtVar in variable) {
outfile <- paste0(valgtVar, '.png')
NakkeFigGjsnGrVar(RegData=RegData, datoFra=datoFra, valgtVar=valgtVar,
datoTil=datoTil, minald=minald, maxald=maxald, erMann=erMann,
reshID=reshID, outfile=outfile)
}
load('A:/Nakke/NakkeAarsrapp2018.Rdata') #IKKE preprossessert
#Stemmevansker, 3 mnd etter (ikke-myelopati, fremre tilgang) – lav
NakkeFigAndelerGrVar(RegData=NakkeData, preprosess=1, valgtVar='KomplStemme3mnd',
myelopati=0, fremBak=1, Ngrense=20, outfile='')
NakkeFigAndeler(NakkeData, valgtVar)
#------------------Kvalitetsindikatorer, Resultatportalen / Interaktive nettsider -----------------------
rm(list=ls())
library(nakke)
#---Interaktive nettsider
RegData <- NakkeRegDataSQL(datoFra = '2014-01-01', datoTil = '2020-12-31')
RegData <- NakkePreprosess(RegData)
aar <- 2016:2020
NakkeKvalInd <- dataTilOffVisning(RegData = RegData, valgtVar='NDIendr12mnd35pst', aar=aar, ResPort=0)
kvalIndParam <- c('KomplSvelging3mnd', 'KomplStemme3mnd', 'Komplinfek', 'NDIendr12mnd35pst')
indikatorID <- c('nakke_komplsvelg3mnd', 'nakke_komplstemme3mnd', 'nakke_komplinfek', 'nakke_ndiendr12mnd35pst') #c('nakke1', 'nakke2', 'nakke3', 'nakke4')
NakkeKvalInd <- data.frame(NULL) #Aar=NULL, ShNavn=NULL)
for (valgtVar in kvalIndParam){
NakkeKvalInd1 <- NakkeKvalInd
NakkeKvalInd <- dataTilOffVisning(RegData = RegData, valgtVar, aar=aar, ResPort=0, lagreFil=0)
#NakkeKvalInd1 <- dataTilOffVisning(...)
NakkeKvalInd <- rbind(NakkeKvalInd, NakkeKvalInd1)
}
#table(NakkeKvalInd$orgnr, useNA = 'a')
write.table(NakkeKvalInd, file='NakkeTilSKDE.csv', sep=';', row.names = F)
# NakkeData <- read.table('A:/Nakke/AlleVarNum2019-09-12.csv', sep=';', header=T) #, encoding = 'UTF-8')
# RegData <- NakkePreprosess(NakkeData)
# RegData <- RegData[RegData$Aar>=2014,]
# Stemmevansker, 3 mnd.'
# Mål: lavest
# #Kode 0,1: Nei, Ja +tomme
# OppFolgStatus3mnd == 1 %i% KomplStemme3mnd %in% 0:1) %i% OprMetodeTilgangFremre==1
# Andel med KomplStemme3mnd=1
# Utvalg, ikke-myelopati, fremre tilgang: OprIndikMyelopati=0, OprMetodeTilgangFremre=1
#Variable: OppFolgStatus3mnd, KomplStemme3mnd, OprMetodeTilgangFremre, OprIndikMyelopati
variable <- c('ReshId','SykehusNavn','Aar','KomplStemme3mnd') #
ind <- which((RegData$OppFolgStatus3mnd==1) & (RegData$OprMetodeTilgangFremre==1)
& (RegData$KomplStemme3mnd %in% 0:1) & RegData$OprIndikMyelopati==0)
write.table(RegData[ind,variable], file='A:/ind2_Stemmevansker_Nakke.csv', sep=';', row.names = F)
# 'Svelgvansker, 3 mnd.'
#Mål: lavt
# Kode 0,1: Nei, Ja +tomme
# OppFolgStatus3mnd == 1 %i%
# KomplSvelging3mnd %in% 0:1 %i%
# OprMetodeTilgangFremre==1
# Andel med KomplSvelging3mnd=1
# Utvalg, ikke-myelopati, fremre tilgang: OprIndikMyelopati=0, OprMetodeTilgangFremre=1
#Variable: OppFolgStatus3mnd, KomplSvelging3mnd, OprMetodeTilgangFremre,
#OprIndikMyelopati
variable <- c('ReshId','SykehusNavn','Aar','KomplSvelging3mnd') #
ind <- which((RegData$OppFolgStatus3mnd==1) & (RegData$OprMetodeTilgangFremre==1)
& (RegData$KomplSvelging3mnd %in% 0:1) & RegData$OprIndikMyelopati==0)
write.table(RegData[ind,variable], file='A:/ind1_Svelgvansker_Nakke.csv', sep=';', row.names = F)
#Komplikasjoner (endret fra overfladisk, bakre til dyp og overfladisk, alle)
#Pasientskjema. Alle komplikasjoner (dype og overfladiske), 3mnd.
#Mål: lavt
#Kode 0,1: Nei, Ja +tomme
# OppFolgStatus3mnd == 1, KomplinfekDyp3mnd eller KomplinfekOverfl3mnd %in% 0:1
# tittel <- 'Komplikasjoner (totalt) 3 mnd. etter operasjon'
#valgtVar = Komplinfek
ind <- intersect(which(RegData$OppFolgStatus3mnd == 1),
union(which(RegData$KomplinfekDyp3mnd %in% 0:1), which(RegData$KomplinfekOverfl3mnd %in% 0:1)))
RegData <- RegData[ind, ]
RegData$KomplInfek <- 0
RegData$KomplInfek[union(which(RegData$KomplinfekDyp3mnd==1), which(RegData$KomplinfekOverfl3mnd==1))] <- 1
variable <- c('ReshId', 'SykehusNavn', 'Aar', 'KomplInfek')
write.table(RegData[ ,variable], file='A:/ind3_Sårinfeksjon_Nakke.csv', sep=';', row.names = F)
##-------- Nøkkeltall, Resultatportalen---
rm(list=ls())
library(nakke)
NakkeData <- read.table('A:/Nakke/AlleVarNum2020-08-24.csv', sep=';', header=T) #, encoding = 'UTF-8')
#load('A:/Nakke/NakkeAarsrapp2018.Rdata')
RegData <- NakkePreprosess(NakkeData)
NakkeData <- RegData[RegData$Aar>=2014,]
# Antall sykehusavdelinger ? 9
# Antall operasjoner 2018 5302 1091
# Andel som svarer på oppfølging 3 og 12 mnd.
# Andel >70 år 27% 6%
# Gjennomsnittsalder 57 52
# Andel kvinner operert 47,5% 44%
# Fornøyd med behandlingen de fikk på sykehuset 3 mnd. etter kirurgi 91% 91%
# Suksess: «helt restituert» etter «mye bedre» 3 mnd. etter kirurgi 65% 61%* (Fremre nakkekirurgi)
# Andel som angir at de er verre 3 mnd. etter kirurgi 3% 3%* (Fremre nakkekirurgi)
antSh <- colSums(table(as.character(NakkeData$ShNavn),NakkeData$Aar)>0)
antOp <- table(NakkeData$Aar)
andelSvart3mnd <- tapply(NakkeData$OppFolgStatus3mnd,NakkeData$Aar, FUN=function(x){length(which(x==1))/length(x)})
andelSvart12mnd <- tapply(NakkeData$OppFolgStatus12mnd,NakkeData$Aar, FUN=function(x){length(which(x==1))/length(x)})
NakkeData$over70 <- 0
NakkeData$over70[NakkeData$Alder>=70] <- 1
andel70aar <- tapply(NakkeData$over70,NakkeData$Aar, FUN='mean', na.rm=T)
alderGjsn <- tapply(NakkeData$Alder,NakkeData$Aar, FUN='mean', na.rm=T)
alderMedian <- tapply(NakkeData$Alder,NakkeData$Aar, FUN='median', na.rm=T)
andelKvinner <- 1-tapply(NakkeData$ErMann,NakkeData$Aar, FUN='mean', na.rm=T)
#datoTil <- min(datoTil, as.character(Sys.Date()-100))
#Fornøydhet
NakkeData$Fornoyd <- 0
NakkeDataForn <- NakkeData[intersect(which(NakkeData$OppFolgStatus3mnd==1), which(NakkeData$FornoydBeh3mnd %in% 1:5)),
c('FornoydBeh3mnd', 'Fornoyd', 'Aar')]
NakkeDataForn$Fornoyd[NakkeDataForn$FornoydBeh3mnd %in% 1:2] <- 1
andelFornoyd <- tapply(NakkeDataForn$Fornoyd, NakkeDataForn$Aar, FUN='mean', na.rm=T)
andelForn <- function(Data, ktr=1){
Data$Variabel <- 0
Data$Utfylt <- switch(ktr, Data$OppFolgStatus3mnd, Data$OppFolgStatus12mnd)
Data$Fornoyd <- switch(ktr, Data$FornoydBeh3mnd, Data$FornoydBeh12mnd)
ind <- intersect(which(Data$Utfylt==1), which(Data$Fornoyd %in% 1:5))
DataDum <- Data[ind, c('Fornoyd', 'Variabel', 'Aar')]
DataDum$Variabel[DataDum$Fornoyd %in% 1:2] <- 1
andelFornoyd <- tapply(DataDum$Variabel, DataDum$Aar, FUN='mean', na.rm=T)
}
andelForn3mnd <- andelForn(NakkeData,ktr = 1)
andelForn12mnd <- andelForn(NakkeData,ktr = 2)
#Betydelig endring
andelEndring <- function(Data, ktr=2){
Data$Bedre <- 0
Data$Verre <- 0
Data$Utfylt <- switch(ktr, Data$OppFolgStatus3mnd, Data$OppFolgStatus12mnd)
Data$NytteOpr <- switch(ktr, Data$NytteOpr3mnd, Data$NytteOpr12mnd)
DataEndring <- Data[intersect(intersect(which(Data$Utfylt==1),
which(Data$NytteOpr %in% 1:7)),
which(Data$OprMetodeTilgangFremre==1)),
c('NytteOpr', 'Bedre', 'Verre','Aar')]
DataEndring$Bedre[DataEndring$NytteOpr %in% 1:2] <- 1
DataEndring$Verre[DataEndring$NytteOpr %in% 6:7] <- 1
andelSuksess <- tapply(DataEndring$Bedre, DataEndring$Aar, FUN='mean', na.rm=T)
andelVerre <- tapply(DataEndring$Verre, DataEndring$Aar, FUN='mean', na.rm=T)
return(list('Suksess'= andelSuksess, 'Verre' = andelVerre))
}
endring <- andelEndring(NakkeData, ktr=1)
andelSuksess3mnd <- andelEndring(NakkeData, ktr=1)$Suksess
andelSuksess12mnd <- andelEndring(NakkeData, ktr=2)$Suksess
andelVerre3mnd <- andelEndring(NakkeData, ktr=1)$Verre
andelVerre12mnd <- andelEndring(NakkeData, ktr=2)$Verre
NokkeltallNakke <- rbind(
'Antall avdelinger' = antSh,
'Antall operasjoner' = antOp,
'Svart på oppfølging, 3 mnd.' = andelSvart3mnd,
'Svart på oppfølging, 12 mnd.' = andelSvart12mnd,
'Andel over 70 år' = andel70aar,
'Gjennomsnittsalder' = alderGjsn,
# 'Medianalder' = alderMedian,
'Andel kvinner' = andelKvinner,
'Fornøyd med behandlingen, 3 mnd. etter' = andelForn3mnd,
'Fornøyd med behandlingen, 12 mnd. etter' = andelForn12mnd,
'Helt restituert/mye bedre, 3 mnd. etter fremre kir.' = andelSuksess3mnd,
'Helt restituert/mye bedre, 12 mnd. etter fremre kir.' = andelSuksess12mnd,
'Verre 3 mnd. etter fremre kir.' = andelVerre3mnd,
'Verre 12 mnd. etter fremre kir.' = andelVerre12mnd
)
tabNokkeltallNakke <- cbind(row.names(NokkeltallNakke),NokkeltallNakke)
#tabNokkeltallNakke[ ,c('2017','2018')]
write.table(NokkeltallNakke, file = 'A:/Resultatportalen/NokkeltallNakke.csv', row.names=T,
sep=';', fileEncoding = 'UTF-8' )
tabShResh <- unique(NakkeData[,c("ReshId",'ShNavn')])
write.table(tabShResh, file = 'P:/Registerinfo og historie/Nakke/ReshNakke.csv', row.names=T,
sep=';', fileEncoding = 'UTF-8' )
#------------------ Data til NPR, Dekningsgradsanalyse
'SELECT ForlopsID, Alder, Kjonn, Organisasjon, AvdRESH, SykehusNavn,
OprDato, OprKode, InngrepType, Dagkirurgi
FROM AlleVarNum
WHERE (OprDato >= '2017-01-01' AND OprDato <= '2017-12-31')'
variable <- c('ForlopsID', 'Alder', 'FodselsDato', 'Kjonn',
'AvdRESH', 'Avdeling', 'OprDato', 'OprKode', 'InngrepType', 'Dagkirurgi')
Har ikke: RHF_RESH, RHF, ORG_RESH, Organisasjon,ORG_RESH
Endret: AVD_RESH -> AvdRESH, Avdeling->SykehusNavn,
NakkeNPR2017data <- read.table('A:/Nakke/NakkeNPR2017data.csv', sep=';', header=T, encoding = 'UTF-8', stringsAsFactors = FALSE) # na.strings = "NULL",
NakkeNPR2017data$OprDato <- as.Date(NakkeNPR2017data$OprDato, format='%Y-%m-%d')
NakkeNPR2017data$FodselsDato <- as.Date(NakkeNPR2017data$FodselsDato, format='%Y-%m-%d')
write.table(NakkeNPR2017data, file="A:/Nakke/NakkeNPR2017data.csv", sep=';')
NakkeNPR2017data <- read.table('A:/Nakke/NakkeNPR2017persnr.csv', sep=';', header=T, encoding = 'UTF-8', stringsAsFactors = FALSE) # na.strings = "NULL",
Rapporteket/Nakke documentation built on July 22, 2023, 3:27 p.m.
R Package Documentation
Browse R Packages
We want your feedback!
Note that we can't provide technical support on individual packages. You should contact the package authors for that.
#Three things to keep in mind when dealing with character strings in R:
# The encoding should be specified explicitly per (file) connection basis, if you want your
#R code to be portable;
#After you read Unicode characters into R, convert them to the native encoding of your system,
#e.g. using enc2native(); x <- readLines('foo.txt', encoding = 'UTF-8')
# x <- enc2native(x)
#Do not set options(encoding) $encoding: [1] "native.enc". Tester
#test
#Dobbeltregistrering
library(magrittr)
RegDataRaa <- NakkeRegDataSQL()
RegData <- NakkePreprosess(RegDataRaa)
DblReg <- RegData %<% group_by(PasientID) %<%
summarise()
library(nakke)
AntSkjemaAvHver <- tabAntSkjema(SkjemaOversikt=SkjemaData) #, skjemastatus=as.numeric(input$skjemastatus))
#--------------------------------------SAMLERAPPORT-----------------------------------
setwd("C:/ResultattjenesteGIT/Nakke/inst")
knitr::knit('NakkeAarsRapp.Rnw')
tools::texi2pdf('NakkeAarsRapp.tex')
#---------------- Tulledata ----------------------------------------
#Permuter alle variable
#Erstatt sykehusnavn med fiktive.
#Beholde noen egenskaper?
#set.seed(seed, kind = NULL, normal.kind = NULL)
#x <- as.data.frame(matrix(1:10,nrow=5))
#ind <- sample(x, replace = FALSE, prob = NULL)
#ind <- synthpop::syn(x, method = "sample", seed = 500) #
library(synthpop)
library(dplyr)
ForlopsID <- RegData$ForlopsID
varBort <- c('FodselsDato', 'SykehusNavn3mnd', 'SykehusNavn12mnd', 'ForlopsID')
RegData <- RegData[,-which(names(RegData) %in% varBort)]
sykehus <- paste('Sykehus', LETTERS[1:10])
mengdePasienter <- c(0.3, 4, 10, 3, 7, 5, 1, 8, 9.5, 6) #For å få ulikt antall pasienter på de fiktive sykehusene
RegData$SykehusNavn <- sample(sykehus, prob=mengdePasienter/sum(mengdePasienter), size=dim(RegData)[1], replace=T)
RegDataSyn <- synthpop::syn(RegData, method = "sample", seed = 500) #Trekker med tilbakelegging
RegData <- data.frame(RegDataSyn$syn, ForlopsID)
write.table(RegData, file='C:/ResultattjenesteGIT/Nakke/data/NakkeRegDataTest.csv', sep = ';', row.names = F, col.names = T)
save(RegData, file=paste0('C:/ResultattjenesteGIT/Nakke/data/NakkeRegDataSyn.RData'))
load('C:/ResultattjenesteGIT/Nakke/data/NakkeRegDataSyn.RData')
fil <- paste0('A:/Nakke/SkjemaOversikt',dato,'.csv')
SkjemaData <- read.table(fil, sep=';', header=T, encoding = 'UTF-8')
SkjemaDataRed <- SkjemaData[ ,c('SkjemaStatus','ForlopsID','HovedDato','SkjemaRekkeflg')]
#SkjemaDataSyn <- synthpop::syn(SkjemaData, method = "sample", seed = 500) #Trekker med tilbakelegging
SkjemaData <- dplyr::left_join(SkjemaDataRed, RegData[,c('ForlopsID','SykehusNavn')], by = "ForlopsID", copy=FALSE)
names(SkjemaData)[which(names(SkjemaData) == 'SykehusNavn')] <- 'Sykehusnavn'
save(SkjemaData, file=paste0('C:/ResultattjenesteGIT/Nakke/data/SkjemaDataSyn.RData'))
load('C:/ResultattjenesteGIT/Nakke/data/SkjemaDataSyn.RData')
#--------------Koble med fødselsnr-------------------------------
dato <- '2020-02-27'
PersNrID <- read.table(paste0('A:/Nakke/koblingstabell',dato,'.csv'), sep=';', header=T, encoding = 'UTF-8')
AlleVarNum <- read.table(paste0('A:/Nakke/AlleVarNum',dato,'.csv'), sep=';', header=T, encoding = 'UTF-8')
#AlleVarNumRed <- AlleVarNum[which(AlleVarNum$SykehusNavn == 'Haukeland USH') ,c('OprDato','PasientID', 'SykehusNavn', 'ForlopsID')]
KobletFil <- merge(x=AlleVarNum, y=PersNrID, by.x='PasientID', by.y = 'ID') #"", all.x = T, all.y = F)
write.table(KobletFil[ ,-which(names(KobletFil) %in% c('X.x', 'X.y'))], file=paste0('A:/Nakke/AlleVarNumPersNr', dato, '.csv'), sep = ';', row.names = F, col.names = T)
#----------------------------Laste data og parametre----------------------------------------
library(nkr)
rm(list=ls())
library(nakke)
dato <- '2019-04-25'
fil <- paste0('A:/Nakke/AlleVarNum',dato,'.csv')
NakkeData <- read.table(fil, sep=';', header=T, encoding = 'UTF-8')
RegData <- NakkeData
#?RegData$SykehusNavn <- enc2native(as.character(RegData$SykehusNavn))
# RegData <- NakkePreprosess(RegData=RegData)
# NakkeData <- RegData[which(RegData$Aar<2018),]
# save(NakkeData, file=paste0('A:/Nakke/','NakkeAarsrapp2017','.Rdata'))
#load(paste0(fil,".Rdata")) #RegData
#load('A:/Nakke/AlleVarNum2017-09-21.csv.Rdata')
load('A:/Nakke/NakkeAarsrapp2018.Rdata')
library(nakke)
RegData <-NakkePreprosess(NakkeRegDataSQL(datoFra = '2011'))
variable <- c('KomplDVT3mnd', 'KomplinfekDyp3mnd', 'KomplLungeEmboli3mnd', 'KomplinfekOverfl3mnd',
'KomplPneumoni3mnd', 'KomplStemme3mnd', 'KomplSvelging3mnd', 'KomplUVI3mnd',
'EnhverKompl3mnd')
test <- RegData[,variable]
test$test <- rowSums(RegData[,variable[1:8]])
table(test$test)
colSums(test, na.rm = T)
RegData[which(test$test==0 & test$EnhverKompl3mnd==1),variable]
table(RegData[,variable[9]], useNA = 'a')
datoFra='2018-01-01'
datoTil='2020-12-31'
reshID <- 601161 #De tre med flest reg:
enhetsUtvalg=0
minald=0
maxald=110
erMann=9
myelopati=9
fremBak=0
Ngrense=10
grVar='ShNavn'
ktr=0
#aar=2015:2016
#tidlAar=2015:2016
inngrep <- 9
tidsenhet <- 'Mnd'
valgtMaal <- 'Gjsn'
hentData=0
outfile=''
valgtVar <- 'Kompl3mnd'
#-------------------------------Månedsrapport---------------------------
library(knitr)
library(devtools)
dato <- Sys.Date()#'2018-12-06'
SkjemaData <- read.table(paste0('A:/Nakke/SkjemaOversikt',dato,'.csv'), sep=';', header=T, fileEncoding = 'UTF-8') #, encoding = 'UTF-8')
RegData <- read.table(paste0('A:/Nakke/AlleVarNum',dato,'.csv'), sep=';', header=T, encoding = 'UTF-8')
#SkjemaData$Sykehusnavn <- enc2native(as.character(SkjemaData$Sykehusnavn))
#SkjemaData$Sykehusnavn <- iconv(SkjemaData$Sykehusnavn, from = 'UTF-8', to = '')
#table(Encoding(as.character(SkjemaData$Sykehusnavn)))
#ind <- which(Encoding(as.character(SkjemaData$Sykehusnavn)) == 'UTF-8')
#table(SkjemaData$Sykehusnavn) #[ind])
reshID <- 601161
setwd('./inst')
#options(encoded_text_to_latex= 'UTF-8')
knit('NakkeMndRapp.Rnw', encoding = 'UTF-8')
texi2pdf(file='NakkeMndRapp.tex')
knit2pdf('NakkeMndRapp.Rnw')
#---------------Offentliggjøring fra 2016----------------
setwd('C:/ResultattjenesteGIT/Nakke/aarsrapp/2016')
#Stemmevansker, 3 mnd etter (ikke-myelopati, fremre tilgang) – lav
FigAndelerGrVarAar(RegData=RegData, valgtVar='KomplStemme3mnd',
myelopati=0, fremBak=1, Ngrense=30,
ktr=0,aar=2015:2016,tidlAar=2013:2014, outfile='OffKomplStemme3mnd.png')
#Svelgvansker, 3 mnd (ikke-myelopati, fremre tilgang) – lav
FigAndelerGrVarAar(RegData=RegData, valgtVar='KomplSvelging3mnd',
myelopati=0, fremBak=1, Ngrense=30,
ktr=0,aar=2015:2016,tidlAar=2013:2014, outfile='OffKomplSvelging3mnd.png')
#Infeksjon, pasientrapp., 3 mnd etter (bakre tilgang) – lav
FigAndelerGrVarAar(RegData=RegData, valgtVar='Komplinfek',
fremBak=2, Ngrense=30,
ktr=0,aar=2015:2016,tidlAar=2013:2014, outfile='OffKomplinfek.png')
#------------------------------ Andeler flere var --------------------------
#------------------------------ (Fordelinger) --------------------------
valgtVar <- 'Komorbiditet' #OprIndikSmerter'
outfile <- paste0(valgtVar, '.png') #''
utdata <- NakkeFigAndeler(RegData=RegData, valgtVar=valgtVar, enhetsUtvalg = 1,
datoFra='2017-01-01', datoTil='2020-12-31', reshID = 601161)
#, outfile=outfile, myelopati = myelopati, fremBak = 1)
utdata <- NakkeFigAndeler(RegData=RegData, datoFra=datoFra, valgtVar=valgtVar,myelopati = myelopati,
datoTil=datoTil, minald=minald, maxald=maxald, erMann=erMann, fremBak = 1,
reshID=reshID, enhetsUtvalg=0, hentData=0, outfile=outfile)
variable <- c('Komorbiditet', 'KomplOpr', 'Kompl3mnd', 'OprIndik', 'OprIndikSmerter',
'OprIndikMyelopati', 'Radiologi')
setwd('C:/Registerinfo og historie/Nakke/Figurer')
variable <- c('Alder', 'AntallNivaaOpr', 'Antibiotika', 'ArbeidstausPreOp',
'Arbeidstaus3mnd', 'Arbeidstaus12mnd', 'ASAgrad', 'BMI', 'EqAngstPreOp', 'ErstatningPreOp',
'FornoydBeh3mnd','FornoydBeh12mnd', 'Komorbiditet', 'Kompl3mnd', 'KomplOpr', 'LiggeDognPostop',
'LiggeDognTotalt', 'Morsmal', 'NytteOpr3mnd', 'NytteOpr12mnd', 'OperasjonsKategori',
'OprIndik', 'OprIndikPareseGrad', 'OprIndikMyelopati', 'OprIndikSmerter', 'Radiologi',
'Roker', 'Snuser',
'SivilStatus', 'Saardren', 'SmertestillBrukPreOp', 'SymptVarighetArmer', 'SymptVarighetNakkeHode',
'TidlOpr', 'TidlOprAntall', 'UforetrygdPreOp', 'Utdanning')
for (valgtVar in variable) {
outfile <- paste0(valgtVar, '_ny.png')
NakkeFigAndeler(RegData=RegData, datoFra=datoFra, valgtVar=valgtVar,
datoTil=datoTil, minald=minald, maxald=maxald, erMann=erMann,
reshID=reshID, enhetsUtvalg=enhetsUtvalg, outfile=outfile)
}
#------------------------------ Andel, utvikling over tid --------------------------
#-----------------------------------------------------------------------------------
# Inndata til funksjon:
#...NB: SkjemaID
valgtVar <- 'KomplStemme3mnd' #Må velge... Alder, AndreRelSykdommer, Antibiotika,
#ArbeidstausPreOp', 'Arbeidstaus3mnd', 'Arbeidstaus12mnd, ASAgrad, BMI, ErstatningPreOp,
#Fornoyd12mnd, FornoydBeh3mnd,FornoydBeh12mnd, Misfor3mnd,Misfor12mnd, KomplinfekDyp3mnd,
#KomplinfekOverfl3mnd, KomplStemme3mnd, KomplSvelging3mnd, , NytteOpr3mnd, NytteOpr12mnd
#Verre3mnd, Verre12mnd, OprIndikMyelopati, OprIndikSmerter, PerOpEnhverKompl, Roker, Saardren,
#SmertestillPreOp, SymptVarighetNakkeHode, SymptVarighetSmerterUker, UforetrygdPreOp, Utdanning
outfile <- '' #paste0(valgtVar, 'Syn.png') #'' #Navn angis av Jasper
AndelerTid <- NakkeFigAndelTid(RegData=RegData, datoFra=datoFra, valgtVar=valgtVar,
datoTil=datoTil, enhetsUtvalg=0, tidsenhet = 'Kvartal', outfile=outfile)
lagTabavFig(UtDataFraFig = AndelerTid, figurtype = 'andelTid')
NakkeFigAndelTid(RegData=RegData, datoFra=datoFra, valgtVar=valgtVar, tidsenhet=tidsenhet,
datoTil=datoTil, minald=minald, maxald=maxald, erMann=erMann,
reshID=reshID, enhetsUtvalg=1, outfile=outfile)
variable <- c('Alder', 'AndreRelSykdommer', 'Antibiotika',
'ArbeidstausPreOp', 'Arbeidstaus3mnd', 'Arbeidstaus12mnd', 'ASAgrad', 'BMI', 'ErstatningPreOp',
'FornoydBeh3mnd', 'FornoydBeh12mnd', 'Misfor3mnd', 'Misfor12mnd', 'KomplinfekDyp3mnd',
'KomplinfekOverfl3mnd', 'KomplStemme3mnd', 'KomplSvelging3mnd', 'NytteOpr3mnd', 'NytteOpr12mnd',
'Verre3mnd', 'Verre12mnd', 'OprIndikMyelopati', 'OprIndikSmerter', 'PerOpEnhverKompl', 'Roker',
'Saardren', 'SmertestillPreOp', 'SymptVarighetNakkeHode', #'SymptVarighetSmerterUker',
'UforetrygdPreOp', 'Utdanning')
setwd('C:/Registerinfo og historie/Nakke/Figurer')
for (valgtVar in variable) {
outfile <- paste0(valgtVar, '.png')
NakkeFigAndelTid(RegData=RegData, datoFra=datoFra, valgtVar=valgtVar,
datoTil=datoTil, minald=minald, maxald=maxald, erMann=erMann,
reshID=reshID, outfile=outfile)
}
#------------------------------ Andel, per enhet --------------------------
#-----------------------------------------------------------------------------------
rm(list=ls())
NakkeData <- read.table('A:/Nakke/AlleVarNum2018-06-21.csv', sep=';', header=T, encoding = 'UTF-8') #Nakke18012016, AlleVarNum2016-01-04Num
RegData <- NakkeData
setwd("C:/ResultattjenesteGIT/Nakke/")
RegData <- NakkePreprosess(NakkeRegDataSQL(datoFra = '2020-01-01'))
valgtVar <- 'NDIendr12mnd35pstKI' #Må velge... Alder, AndreRelSykdommer, Antibiotika,
#ArbeidstausPreOp', 'Arbeidstaus3mnd', 'Arbeidstaus12mnd, ASAgrad, BMI, EnhverKompl3mnd
#ErstatningPreOp,
#FornoydBeh3mnd,FornoydBeh12mnd, Misfor3mnd,Misfor12mnd, KomplinfekDyp3mnd,
#KomplinfekOverfl3mnd, KomplStemme3mnd, KomplSvelging3mnd, NDIendr12mnd, NytteOpr3mnd, NytteOpr12mnd
#NRSsmerteArmEndr12mnd,Verre3mnd, Verre12mnd, OprIndikMyelopati, Roker, Saardren,
#SmertestillPreOp, SymptVarighetNakkeHode, SymptVarighetSmerterUker, UforetrygdPreOp, Utdanning
outfile <- paste0(valgtVar, '_ShusSyn.pdf') #'' #Navn angis av Jasper
outfile <- '' #paste0(valgtVar, '_ShusSyn.png') #'' #Navn angis av Jasper
NakkeFigAndelerGrVar(RegData=RegData, valgtVar=valgtVar)
, fremBak = fremBak, myelopati = myelopati, datoFra=datoFra,
datoTil=datoTil, minald=minald, maxald=maxald, erMann=erMann,
reshID=reshID, outfile=outfile)
variable <- c('Alder', 'AndreRelSykdommer', 'Antibiotika',
'ArbeidstausPreOp', 'Arbeidstaus3mnd', 'Arbeidstaus12mnd', 'ASAgrad', 'BMI', 'EnhverKompl3mnd', 'ErstatningPreOp',
'FornoydBeh3mnd', 'FornoydBeh12mnd', 'Misfor3mnd', 'Misfor12mnd', 'KomplinfekDyp3mnd',
'KomplinfekOverfl3mnd', 'KomplStemme3mnd', 'KomplSvelging3mnd', 'NDIendr12mnd30pst', 'NytteOpr3mnd',
'NytteOpr12mnd', 'NRSsmerteArmEndr12mnd','Verre3mnd', 'Verre12mnd', 'OprIndikMyelopati', 'Roker', 'Saardren',
'SmertestillPreOp', 'SymptVarighetArmer', 'SymptVarighetNakkeHode', 'UforetrygdPreOp', 'Utdanning')
for (valgtVar in variable) {
outfile <- paste0(valgtVar, '_sh.png')
NakkeFigAndelerGrVar(RegData=RegData, datoFra=datoFra, valgtVar=valgtVar,
datoTil=datoTil, minald=minald, maxald=maxald, erMann=erMann,
reshID=reshID, outfile=outfile)
}
#------------------------------ Gjennomsnitt/Median per år --------------------------
#-----------------------------------------------------------------------------------
valgtVar <- 'NRSsmerteArmEndr3mnd' #Må velges: EMSendr12mnd, EMSendr3mnd, EQ5Dendr12mnd, EQ5Dendr3mnd, Eq5DScorePreOp,
#KnivtidTotalMin, LiggeDognPostop, LiggeDognTotalt
#NDIendr12mnd, NDIendr3mnd, NDIscorePreOp
outfile <- '' #paste(valgtVar, '.png', sep='') #'' #Navn angis av Jasper
utdata <-
NakkeFigGjsnTid(RegData=RegData, datoFra='2018-01-01', valgtVar=valgtVar, valgtMaal='',
datoTil=datoTil, minald=minald, maxald=36, erMann=erMann, tidsenhet='Mnd',
fremBak = 9, myelopati = 0,
reshID=reshID, enhetsUtvalg=1, outfile=outfile)
variable <- c('EMSendr12mnd', 'EMSendr3mnd', 'EQ5Dendr12mnd', 'EQ5Dendr3mnd', 'Eq5DScorePreOp',
'KnivtidTotalMin', 'LiggeDognPostop', 'LiggeDognTotalt',
'NDIendr12mnd', 'NDIendr3mnd', 'NDIscorePreOp')
for (valgtVar in variable) {
outfile <- paste0(valgtVar, '_GjsnTid.png')
NakkeFigGjsnTid(RegData=RegData, datoFra=datoFra, valgtVar=valgtVar, valgtMaal='',
datoTil=datoTil, minald=minald, maxald=maxald, erMann=erMann,
reshID=reshID, enhetsUtvalg=1, outfile=outfile)
}
#------------------------------ Gjsn/med per enhet --------------------------
#-----------------------------------------------------------------------------------
rm(list=ls())
# Inndata til funksjon:
valgtVar <- 'Alder' #Må velge... Alder, EMSscorePreOp, LiggeDognPostop,KnivtidTotalMin, LiggeDognTotalt,
#NDIscorePreOp, NRSsmerteArmPreOp, NRSsmerteNakkePreOp
#EMSendr12mnd, EMSendr3mnd, EQ5Dendr12mnd, EQ5Dendr3mnd
outfile <- '' #paste0(valgtVar, '_', valgtMaal, '.pdf') #'' #Navn angis av Jasper
#utdata <-
NakkeFigGjsnGrVar(RegData=RegData, datoFra=datoFra, valgtVar=valgtVar, valgtMaal=valgtMaal,
datoTil=datoTil, minald=minald, maxald=maxald, erMann=erMann,
reshID=reshID, outfile=outfile)
variable <- c('Alder', 'EMSscorePreOp', 'LiggeDognPostop','KnivtidTotalMin', 'LiggeDognTotalt',
'NDIscorePreOp', 'NRSsmerteArmPreOp', 'NRSsmerteNakkePreOp')
for (valgtVar in variable) {
outfile <- paste0(valgtVar, '.png')
NakkeFigGjsnGrVar(RegData=RegData, datoFra=datoFra, valgtVar=valgtVar,
datoTil=datoTil, minald=minald, maxald=maxald, erMann=erMann,
reshID=reshID, outfile=outfile)
}
load('A:/Nakke/NakkeAarsrapp2018.Rdata') #IKKE preprossessert
#Stemmevansker, 3 mnd etter (ikke-myelopati, fremre tilgang) – lav
NakkeFigAndelerGrVar(RegData=NakkeData, preprosess=1, valgtVar='KomplStemme3mnd',
myelopati=0, fremBak=1, Ngrense=20, outfile='')
NakkeFigAndeler(NakkeData, valgtVar)
#------------------Kvalitetsindikatorer, Resultatportalen / Interaktive nettsider -----------------------
rm(list=ls())
library(nakke)
#---Interaktive nettsider
RegData <- NakkeRegDataSQL(datoFra = '2014-01-01', datoTil = '2020-12-31')
RegData <- NakkePreprosess(RegData)
aar <- 2016:2020
NakkeKvalInd <- dataTilOffVisning(RegData = RegData, valgtVar='NDIendr12mnd35pst', aar=aar, ResPort=0)
kvalIndParam <- c('KomplSvelging3mnd', 'KomplStemme3mnd', 'Komplinfek', 'NDIendr12mnd35pst')
indikatorID <- c('nakke_komplsvelg3mnd', 'nakke_komplstemme3mnd', 'nakke_komplinfek', 'nakke_ndiendr12mnd35pst') #c('nakke1', 'nakke2', 'nakke3', 'nakke4')
NakkeKvalInd <- data.frame(NULL) #Aar=NULL, ShNavn=NULL)
for (valgtVar in kvalIndParam){
NakkeKvalInd1 <- NakkeKvalInd
NakkeKvalInd <- dataTilOffVisning(RegData = RegData, valgtVar, aar=aar, ResPort=0, lagreFil=0)
#NakkeKvalInd1 <- dataTilOffVisning(...)
NakkeKvalInd <- rbind(NakkeKvalInd, NakkeKvalInd1)
}
#table(NakkeKvalInd$orgnr, useNA = 'a')
write.table(NakkeKvalInd, file='NakkeTilSKDE.csv', sep=';', row.names = F)
# NakkeData <- read.table('A:/Nakke/AlleVarNum2019-09-12.csv', sep=';', header=T) #, encoding = 'UTF-8')
# RegData <- NakkePreprosess(NakkeData)
# RegData <- RegData[RegData$Aar>=2014,]
# Stemmevansker, 3 mnd.'
# Mål: lavest
# #Kode 0,1: Nei, Ja +tomme
# OppFolgStatus3mnd == 1 %i% KomplStemme3mnd %in% 0:1) %i% OprMetodeTilgangFremre==1
# Andel med KomplStemme3mnd=1
# Utvalg, ikke-myelopati, fremre tilgang: OprIndikMyelopati=0, OprMetodeTilgangFremre=1
#Variable: OppFolgStatus3mnd, KomplStemme3mnd, OprMetodeTilgangFremre, OprIndikMyelopati
variable <- c('ReshId','SykehusNavn','Aar','KomplStemme3mnd') #
ind <- which((RegData$OppFolgStatus3mnd==1) & (RegData$OprMetodeTilgangFremre==1)
& (RegData$KomplStemme3mnd %in% 0:1) & RegData$OprIndikMyelopati==0)
write.table(RegData[ind,variable], file='A:/ind2_Stemmevansker_Nakke.csv', sep=';', row.names = F)
# 'Svelgvansker, 3 mnd.'
#Mål: lavt
# Kode 0,1: Nei, Ja +tomme
# OppFolgStatus3mnd == 1 %i%
# KomplSvelging3mnd %in% 0:1 %i%
# OprMetodeTilgangFremre==1
# Andel med KomplSvelging3mnd=1
# Utvalg, ikke-myelopati, fremre tilgang: OprIndikMyelopati=0, OprMetodeTilgangFremre=1
#Variable: OppFolgStatus3mnd, KomplSvelging3mnd, OprMetodeTilgangFremre,
#OprIndikMyelopati
variable <- c('ReshId','SykehusNavn','Aar','KomplSvelging3mnd') #
ind <- which((RegData$OppFolgStatus3mnd==1) & (RegData$OprMetodeTilgangFremre==1)
& (RegData$KomplSvelging3mnd %in% 0:1) & RegData$OprIndikMyelopati==0)
write.table(RegData[ind,variable], file='A:/ind1_Svelgvansker_Nakke.csv', sep=';', row.names = F)
#Komplikasjoner (endret fra overfladisk, bakre til dyp og overfladisk, alle)
#Pasientskjema. Alle komplikasjoner (dype og overfladiske), 3mnd.
#Mål: lavt
#Kode 0,1: Nei, Ja +tomme
# OppFolgStatus3mnd == 1, KomplinfekDyp3mnd eller KomplinfekOverfl3mnd %in% 0:1
# tittel <- 'Komplikasjoner (totalt) 3 mnd. etter operasjon'
#valgtVar = Komplinfek
ind <- intersect(which(RegData$OppFolgStatus3mnd == 1),
union(which(RegData$KomplinfekDyp3mnd %in% 0:1), which(RegData$KomplinfekOverfl3mnd %in% 0:1)))
RegData <- RegData[ind, ]
RegData$KomplInfek <- 0
RegData$KomplInfek[union(which(RegData$KomplinfekDyp3mnd==1), which(RegData$KomplinfekOverfl3mnd==1))] <- 1
variable <- c('ReshId', 'SykehusNavn', 'Aar', 'KomplInfek')
write.table(RegData[ ,variable], file='A:/ind3_Sårinfeksjon_Nakke.csv', sep=';', row.names = F)
##-------- Nøkkeltall, Resultatportalen---
rm(list=ls())
library(nakke)
NakkeData <- read.table('A:/Nakke/AlleVarNum2020-08-24.csv', sep=';', header=T) #, encoding = 'UTF-8')
#load('A:/Nakke/NakkeAarsrapp2018.Rdata')
RegData <- NakkePreprosess(NakkeData)
NakkeData <- RegData[RegData$Aar>=2014,]
# Antall sykehusavdelinger ? 9
# Antall operasjoner 2018 5302 1091
# Andel som svarer på oppfølging 3 og 12 mnd.
# Andel >70 år 27% 6%
# Gjennomsnittsalder 57 52
# Andel kvinner operert 47,5% 44%
# Fornøyd med behandlingen de fikk på sykehuset 3 mnd. etter kirurgi 91% 91%
# Suksess: «helt restituert» etter «mye bedre» 3 mnd. etter kirurgi 65% 61%* (Fremre nakkekirurgi)
# Andel som angir at de er verre 3 mnd. etter kirurgi 3% 3%* (Fremre nakkekirurgi)
antSh <- colSums(table(as.character(NakkeData$ShNavn),NakkeData$Aar)>0)
antOp <- table(NakkeData$Aar)
andelSvart3mnd <- tapply(NakkeData$OppFolgStatus3mnd,NakkeData$Aar, FUN=function(x){length(which(x==1))/length(x)})
andelSvart12mnd <- tapply(NakkeData$OppFolgStatus12mnd,NakkeData$Aar, FUN=function(x){length(which(x==1))/length(x)})
NakkeData$over70 <- 0
NakkeData$over70[NakkeData$Alder>=70] <- 1
andel70aar <- tapply(NakkeData$over70,NakkeData$Aar, FUN='mean', na.rm=T)
alderGjsn <- tapply(NakkeData$Alder,NakkeData$Aar, FUN='mean', na.rm=T)
alderMedian <- tapply(NakkeData$Alder,NakkeData$Aar, FUN='median', na.rm=T)
andelKvinner <- 1-tapply(NakkeData$ErMann,NakkeData$Aar, FUN='mean', na.rm=T)
#datoTil <- min(datoTil, as.character(Sys.Date()-100))
#Fornøydhet
NakkeData$Fornoyd <- 0
NakkeDataForn <- NakkeData[intersect(which(NakkeData$OppFolgStatus3mnd==1), which(NakkeData$FornoydBeh3mnd %in% 1:5)),
c('FornoydBeh3mnd', 'Fornoyd', 'Aar')]
NakkeDataForn$Fornoyd[NakkeDataForn$FornoydBeh3mnd %in% 1:2] <- 1
andelFornoyd <- tapply(NakkeDataForn$Fornoyd, NakkeDataForn$Aar, FUN='mean', na.rm=T)
andelForn <- function(Data, ktr=1){
Data$Variabel <- 0
Data$Utfylt <- switch(ktr, Data$OppFolgStatus3mnd, Data$OppFolgStatus12mnd)
Data$Fornoyd <- switch(ktr, Data$FornoydBeh3mnd, Data$FornoydBeh12mnd)
ind <- intersect(which(Data$Utfylt==1), which(Data$Fornoyd %in% 1:5))
DataDum <- Data[ind, c('Fornoyd', 'Variabel', 'Aar')]
DataDum$Variabel[DataDum$Fornoyd %in% 1:2] <- 1
andelFornoyd <- tapply(DataDum$Variabel, DataDum$Aar, FUN='mean', na.rm=T)
}
andelForn3mnd <- andelForn(NakkeData,ktr = 1)
andelForn12mnd <- andelForn(NakkeData,ktr = 2)
#Betydelig endring
andelEndring <- function(Data, ktr=2){
Data$Bedre <- 0
Data$Verre <- 0
Data$Utfylt <- switch(ktr, Data$OppFolgStatus3mnd, Data$OppFolgStatus12mnd)
Data$NytteOpr <- switch(ktr, Data$NytteOpr3mnd, Data$NytteOpr12mnd)
DataEndring <- Data[intersect(intersect(which(Data$Utfylt==1),
which(Data$NytteOpr %in% 1:7)),
which(Data$OprMetodeTilgangFremre==1)),
c('NytteOpr', 'Bedre', 'Verre','Aar')]
DataEndring$Bedre[DataEndring$NytteOpr %in% 1:2] <- 1
DataEndring$Verre[DataEndring$NytteOpr %in% 6:7] <- 1
andelSuksess <- tapply(DataEndring$Bedre, DataEndring$Aar, FUN='mean', na.rm=T)
andelVerre <- tapply(DataEndring$Verre, DataEndring$Aar, FUN='mean', na.rm=T)
return(list('Suksess'= andelSuksess, 'Verre' = andelVerre))
}
endring <- andelEndring(NakkeData, ktr=1)
andelSuksess3mnd <- andelEndring(NakkeData, ktr=1)$Suksess
andelSuksess12mnd <- andelEndring(NakkeData, ktr=2)$Suksess
andelVerre3mnd <- andelEndring(NakkeData, ktr=1)$Verre
andelVerre12mnd <- andelEndring(NakkeData, ktr=2)$Verre
NokkeltallNakke <- rbind(
'Antall avdelinger' = antSh,
'Antall operasjoner' = antOp,
'Svart på oppfølging, 3 mnd.' = andelSvart3mnd,
'Svart på oppfølging, 12 mnd.' = andelSvart12mnd,
'Andel over 70 år' = andel70aar,
'Gjennomsnittsalder' = alderGjsn,
# 'Medianalder' = alderMedian,
'Andel kvinner' = andelKvinner,
'Fornøyd med behandlingen, 3 mnd. etter' = andelForn3mnd,
'Fornøyd med behandlingen, 12 mnd. etter' = andelForn12mnd,
'Helt restituert/mye bedre, 3 mnd. etter fremre kir.' = andelSuksess3mnd,
'Helt restituert/mye bedre, 12 mnd. etter fremre kir.' = andelSuksess12mnd,
'Verre 3 mnd. etter fremre kir.' = andelVerre3mnd,
'Verre 12 mnd. etter fremre kir.' = andelVerre12mnd
)
tabNokkeltallNakke <- cbind(row.names(NokkeltallNakke),NokkeltallNakke)
#tabNokkeltallNakke[ ,c('2017','2018')]
write.table(NokkeltallNakke, file = 'A:/Resultatportalen/NokkeltallNakke.csv', row.names=T,
sep=';', fileEncoding = 'UTF-8' )
tabShResh <- unique(NakkeData[,c("ReshId",'ShNavn')])
write.table(tabShResh, file = 'P:/Registerinfo og historie/Nakke/ReshNakke.csv', row.names=T,
sep=';', fileEncoding = 'UTF-8' )
#------------------ Data til NPR, Dekningsgradsanalyse
'SELECT ForlopsID, Alder, Kjonn, Organisasjon, AvdRESH, SykehusNavn,
OprDato, OprKode, InngrepType, Dagkirurgi
FROM AlleVarNum
WHERE (OprDato >= '2017-01-01' AND OprDato <= '2017-12-31')'
variable <- c('ForlopsID', 'Alder', 'FodselsDato', 'Kjonn',
'AvdRESH', 'Avdeling', 'OprDato', 'OprKode', 'InngrepType', 'Dagkirurgi')
Har ikke: RHF_RESH, RHF, ORG_RESH, Organisasjon,ORG_RESH
Endret: AVD_RESH -> AvdRESH, Avdeling->SykehusNavn,
NakkeNPR2017data <- read.table('A:/Nakke/NakkeNPR2017data.csv', sep=';', header=T, encoding = 'UTF-8', stringsAsFactors = FALSE) # na.strings = "NULL",
NakkeNPR2017data$OprDato <- as.Date(NakkeNPR2017data$OprDato, format='%Y-%m-%d')
NakkeNPR2017data$FodselsDato <- as.Date(NakkeNPR2017data$FodselsDato, format='%Y-%m-%d')
write.table(NakkeNPR2017data, file="A:/Nakke/NakkeNPR2017data.csv", sep=';')
NakkeNPR2017data <- read.table('A:/Nakke/NakkeNPR2017persnr.csv', sep=';', header=T, encoding = 'UTF-8', stringsAsFactors = FALSE) # na.strings = "NULL",
R Package Documentation
Browse R Packages
We want your feedback!
Note that we can't provide technical support on individual packages. You should contact the package authors for that.
Embedding an R snippet on your website
Add the following code to your website.
For more information on customizing the embed code, read Embedding Snippets.