# setwd('C:/GIT/norgast/doc/')
library(norgast)
library(tidyverse)
rm(list=ls())
###### Galler Ullevål 2024-08-20 ##########################################
RegData <- norgast::NorgastHentRegData()
RegData_proc <- norgast::NorgastPreprosess(RegData)
galler1 <- RegData %>% filter(substr(toupper(Hovedoperasjon), 1,2) == "JK") %>%
summarise(N = n(), .by = AvdRESH)
galler2 <- RegData %>% filter(substr(toupper(Hovedoperasjon), 1,2) == "JK") %>%
summarise(N = n(), .by = SykehusNavn)
###### DG-analysetall NPR 2024-04-30 ##########################################
RegData <- norgast::NorgastHentRegData()
RegData <- norgast::NorgastPreprosess(RegData)
fid <- read.csv2("~/mydata/norgast/NoRGast_koblingstabell_datadump_04.04.2024.csv",
colClasses = c("integer", "character"))
RegData <- RegData[RegData$Op_gr %in% 1:8 & RegData$Aar == 2023, ]
RegData <- RegData[,c("PasientID", "ForlopsID", "AvdRESH", "Sykehusnavn",
"OperasjonsDato", "Operasjonsgrupper", "Hovedoperasjon",
"Tilgang", "Robotassistanse")]
fid <- fid[fid$PID %in% RegData$PasientID, ]
names(fid) <- c("PasientID", "Fnr")
write.csv2(RegData, "~/mydata/norgast/aktivitetsdata_norgast_2023.csv",
row.names = F, fileEncoding = 'Latin1')
write.csv2(fid, "~/mydata/norgast/kobling_norgast_2023.csv",
row.names = F, fileEncoding = 'Latin1')
##### Uttrekk fnr Kristoffer 05.04.2024 ##########################
allevarnum <- read.csv2("~/mydata/norgast/AlleVarNum_NORGAST2024-04-02 11_51_13.csv",
fileEncoding = "Latin1")
forlop <- read.csv2("~/mydata/norgast/ForlopsOversikt_NORGAST2024-04-02 11_52_26.csv",
fileEncoding = "Latin1")
kobling_hnikt <- read.csv2("~/mydata/norgast/NoRGast_koblingstabell_datadump_04.04.2024.csv",
colClasses = c("integer", "character"))
pid <- merge(allevarnum, forlop, by = "ForlopsID") %>%
dplyr::filter(substr(SykehusNavn, 1,3) == "OUS",
tolower(substr(Hovedoperasjon, 1,3)) == "jjb",
tolower(substr(Hoveddiagnose, 1,4)) == "c221",
OpDato >= "2019-01-01") %>%
dplyr::filter(OpDato == first(OpDato), .by = PasientID) %>%
dplyr::select(ForlopsID, PasientID) %>%
merge(kobling_hnikt, by.x = "PasientID", by.y = "PID") %>%
dplyr::select(SSN)
openxlsx::write.xlsx(pid, "~/mydata/norgast/pas_ous_jjb.xlsx")
##### Uttrekk alder Kristoffer 03.04.2024 ##########################
forlop <- readr::read_csv2("~/mydata/norgast/ForlopsOversikt_NORGAST2024-04-02 11_52_26.csv")
allevarnum <- readr::read_csv2("~/mydata/norgast/AlleVarNum_NORGAST2024-04-02 11_51_13.csv")
alderfil <- readxl::read_xlsx("~/mydata/norgast/Alder ved operasjonstidspunkt.xlsx",
sheet = 1)
# forlop$alder <- lubridate::interval(forlop$Fodselsdato, forlop$HovedDato) / lubridate::years(1)
tmp <-merge(alderfil, forlop[,c("ForlopsID", "PasientAlder")], by = "ForlopsID")
tmp$`Alder på operasjonstidspunkt` <- floor(tmp$PasientAlder)
openxlsx::write.xlsx(tmp[,c("ForlopsID", "Alder på operasjonstidspunkt")],
"~/mydata/norgast/AlderOptid.xlsx")
##### Uttrekk Søreide, pankreas 2016-2022, 11.03.2024 ##########################
varnavn_kobl <- data.frame(
kol = c("mce.MCEID AS ForlopsID",
"mce.PATIENT_ID AS PasientId",
"mce.CENTREID AS AvdRESH",
"patient.SSN AS Fodselsnummer",
"patient.DECEASED AS Avdod",
"patient.DECEASED_DATE AS AvdodDato",
"centre.CENTRENAME AS SenterNavn",
"registration.PREVIOUS_WEIGHT AS Vekt6MndFoer",
"registration.PREVIOUS_WEIGHT_MISS AS Vekt6MndFoerUkjent",
"registration.ADMISSION_WEIGHT AS VektVedInnleggelse",
"registration.ADMISSION_WEIGHT_MISS AS VektVedInnleggelseUkjent",
"registration.HEIGHT AS Hoyde",
"registration.HEIGHT_MISS AS HoydeUkjent",
"registration.BMI AS BMI",
"registration.BMI_CATEGORY AS BMIKategori",
"registration.WEIGHTLOSS AS VekttapProsent",
"registration.DIABETES AS MedDiabetes",
"registration.CHEMOTHERAPY_ONLY AS KunCytostatika",
"registration.RADIATION_THERAPY_ONLY AS KunStraaleterapi",
"registration.CHEMORADIOTHERAPY AS KjemoRadioKombo",
"registration.WHO_ECOG_SCORE AS WHOECOG",
"registration.ALBUMIN AS Albumin",
"registration.CRP AS CRP",
"registration.GLASGOW_SCORE AS GlasgowScore",
"registration.MODIFIED_GLASGOW_SCORE AS ModGlasgowScore",
"registration.ASA AS ASA",
"registration.LUNG_DISEASE AS Lungesykdom",
"registration.HEART_DISEASE AS Hjertesykdom",
"registration.URGENCY AS Hastegrad",
"registration.ANESTHESIA_START AS AnestesiStartKl",
"registration.PRS_SCORE AS PRSScore",
"registration.OPERATION_DATE AS OpDato",
"registration.NCSP AS Hovedoperasjon",
"registration.ABLATION AS LeverAblasjon",
"registration.RECONSTRUCTION AS Rekonstruksjon",
"registration.RECONSTRUCTION_TYPE AS Rekonstruksjonstype",
"registration.ANASTOMOSIS_LEVEL AS Anastomoseniva",
"registration.ANASTOMOSIS AS NyAnastomose",
"registration.ANAL_GUARD_DISTANCE AS AvstandAnalVerge",
"registration.ANAL_GUARD_DISTANCE_MISS AS AvstandAnalVergeIkkeAkt",
"registration.TATME AS TaTME",
"registration.OSTOMY AS NyStomi",
"registration.ABDOMINAL_ACCESS AS Tilgang",
"registration.ROBOTASSISTANCE AS Robotassistanse",
"registration.THORAX_ACCESS AS ThoraxTilgang",
"registration.RELAPAROTOMY AS ReLapNarkose",
"registration.RELAPAROTOMY_YES AS ViktigsteFunn",
"registration.FINDINGS_SPESIFISER AS FunnSpesifiser",
"registration.RELAPAROTOMY_NO AS AnnenOpIAnestsi",
"registration.INTERVENTION_WITHOUT_ANESTHESIA AS IntUtenAnestesi",
"registration.PERCUTANEOUS_DRAINAGE AS PerkDrenasje",
"registration.HIGH_AMYLASE_CONCENTRATION AS HoyAmylaseKons",
"registration.LEAK_INTERVENTION AS EndoInterLekkasje",
"registration.BLEED_INTERVENTION AS EndoInterBlod",
"registration.ANGIO_INTERVENTION AS AngioInter",
"registration.LIQUID_DRAINAGE AS KunDrenasje",
"registration.SINGLE_ORGAN_FAILURE AS EttOrganSvikt",
"registration.MULTI_ORGAN_FAILURE AS MultiOrganSvikt",
"registration.IN_HOUSE_DEATH AS DodUnderOpphold",
"registration.IN_HOUSE_DEATH_DATE AS DodUnderOppholdDato",
"registration.ACCORDION_SCORE AS AccordionGrad",
"registration.DISCHARGE_DATE AS UtskrivelseDato",
"registration.BED_DAYS AS PostopLiggedogn",
"registration.ICD10 AS Hoveddiagnose",
"registration.DISCHARGE_TO AS UtskrevetTil",
"registration.STATUS AS RegistreringStatus",
"readmission.OWN_INSTITUTION AS ReinnlEgenInst",
"readmission.OTHER_INSTITUTIONS AS ReinnlAndreInst",
"readmission.CONTROL AS AktivKontroll",
"readmission.PHYSICAL_CONTROL AS FysiskKontroll",
"readmission.PHONE_CONTROL AS TelefonKontroll",
"readmission.RELAPAROTOMY AS OppfReLapNarkose",
"readmission.RELAPAROTOMY_YES AS OppfViktigsteFunn",
"readmission.FINDINGS_SPESIFISER AS OppfFunnSpesifiser",
"readmission.RELAPAROTOMY_NO AS OppfAnnenOpIAnestsi",
"readmission.INTERVENTION_WITHOUT_ANESTHESIA AS OppfIntUtenAnestesi",
"readmission.PERCUTANEOUS_DRAINAGE AS OppfPerkDrenasje",
"readmission.HIGH_AMYLASE_CONCENTRATION AS OppfHoyAmylaseKons",
"readmission.LEAK_INTERVENTION AS OppfEndoInterLekkasje",
"readmission.BLEED_INTERVENTION AS OppfEndoInterBlod",
"readmission.ANGIO_INTERVENTION AS OppfAngioInter",
"readmission.LIQUID_DRAINAGE AS OppfKunDrenasje",
"readmission.SINGLE_ORGAN_FAILURE AS OppfEttOrganSvikt",
"readmission.MULTI_ORGAN_FAILURE AS OppfMultiOrganSvikt",
"readmission.IN_HOUSE_DEATH AS OppfDodUnderOpphold",
"readmission.IN_HOUSE_DEATH_DATE AS OppfDodUnderOppholdDato",
"readmission.ACCORDION_SCORE AS OppfAccordionGrad",
"readmission.STATUS AS OppfStatus")) %>%
tidyr::separate(col="kol", into=c("dbnavn", "rapporteket"), sep = " AS ") %>%
dplyr::mutate(dbnavn = toupper(dbnavn))
# dplyr::as_tibble() %>%
# tidyr::separate(col="dbnavn", into=c("skjema", "dbnavn"), sep = "\\." )
utlevernavn <- readr::read_csv2("~/mydata/norgast/utlevering_soreide.csv")
utlevernavn <- readr::read_csv2("~/mydata/norgast/varnavn_utlevering_v2.csv",
locale = locale(encoding = "Latin1"))
utlevernavn <- utlevernavn %>% dplyr::mutate(variabel_id = sub("_", ".", variabel_id))
utlevernavn <- utlevernavn$variabel_id %>% unique()
rappnavn_utlevering <- varnavn_kobl %>%
dplyr::filter(dbnavn %in% utlevernavn)
RegData <- norgast::NorgastHentRegData()
RegData <- norgast::NorgastPreprosess(RegData)
kobling <- readr::read_csv2("~/mydata/norgast/NoRGast_koblingstabell_datadump_26.01.2024.csv")
utlevering <- RegData %>%
dplyr::filter(Aar %in% 2016:2022 &
ncsp_lowercase %in% c("jlc10", "jlc11", "jlc30", "jlc31")) %>%
dplyr::select(c(rappnavn_utlevering$rapporteket,
"PasientID", "PasientKjonn", "AvdRESH", "SykehusNavn", "ForlopsID", "Alder")) %>%
merge(kobling, by.x = "PasientID", by.y = "PID") %>%
mutate(fdato = paste0(substr(SSN, 1,2), ".", substr(SSN, 3,4), ".", substr(SSN, 5,6))) %>%
select(-"SSN") %>%
mutate(ncsp_kode = str_extract(Hovedoperasjon, "^[^\\s]+"),
ncsp_tekst = str_extract(Hovedoperasjon, "\\s.+"),
icd10_kode = str_extract(Hoveddiagnose, "^[^\\s]+"),
icd10_tekst = str_extract(Hoveddiagnose, "\\s.+"))
openxlsx::write.xlsx(utlevering, "~/mydata/norgast/textbook_outcomes_pancreas_mars2024.xlsx")
write.csv2(utlevering, "~/mydata/norgast/textbook_outcomes_pancreas_mars2024.csv",
row.names = F, fileEncoding = "Latin1", na = "")
#### FLORENCE 26.01.2024 #######################################################
lct <- Sys.getlocale("LC_TIME"); Sys.setlocale("LC_TIME", "C")
diagnosedato <- read.csv2("~/mydata/norgast/Diagnosedato_NORGAST.csv")
kobling_krg <- read.csv2("~/mydata/norgast/Nøkkel_NORGAST.csv",
colClasses = c("character", "integer")) %>%
merge(diagnosedato, by = "PID") %>%
mutate(DIAGNOSEDATO = as.Date(DIAGNOSEDATO, "%d%b%Y"))
Sys.setlocale("LC_TIME", lct)
kobling_hnikt <- read.csv2("~/mydata/norgast/NoRGast_koblingstabell_datadump_26.01.2024.csv",
colClasses = c("integer", "character")) %>%
merge(kobling_krg, by.x = "SSN", by.y = "FNR", suffixes = c("_hnikt", "_krg"))
RegData <- norgast::NorgastHentRegData() %>%
filter(BasisRegStatus == 1,
!is.na(Hovedoperasjon))
varnavn <- readxl::read_xlsx("~/mydata/norgast/Klokeboken_med_RAPPORTEKNAVN_FLORENCE.xlsx",
sheet = 1) %>%
dplyr::filter(`Til Florence prosjektet` == "Ja")
varnavn <- unique(varnavn$navn_i_rapporteket)
RegData <- RegData %>% dplyr::select(dplyr::all_of(c(varnavn, "AnestesiStartKl",
"PasientID", "ForlopsID"))) %>%
dplyr::filter(PasientID %in% kobling_hnikt$PID_hnikt) %>%
merge(kobling_hnikt, by.x = "PasientID", by.y = "PID_hnikt", all.x = TRUE) %>%
filter(OpDato >= DIAGNOSEDATO,
OpDato < "2023-01-01") %>%
mutate(Op_gr = case_when(
(substr(Hovedoperasjon, 1, 3) == "JFH" |
(substr(Hovedoperasjon, 1, 3) == "JFB" &
substr(Hovedoperasjon, 4, 5) %in% 20:64)) ~ "Kolon",
substr(Hovedoperasjon, 1, 3) == "JGB" ~ "Rektum",
substr(Hovedoperasjon, 1, 3) == "JCC" ~ "Øsofagus",
substr(Hovedoperasjon, 1, 3) %in% c("JDC", "JDD") ~ "Ventrikkel",
substr(Hovedoperasjon, 1, 3) == "JJB" ~ "Lever",
substr(Hovedoperasjon, 1, 3) %in% c("JLC10", "JLC11") ~ "Distale pankreas",
substr(Hovedoperasjon, 1, 3) %in% c("JLC30", "JLC31") ~ "Whipples",
substr(Hovedoperasjon, 1, 3) %in% c("JLC00","JLC20","JLC40", "JLC50", "JLC96") ~ "Andre pankreas"
)
) %>%
mutate(Op_gr = ifelse(is.na(Op_gr), "Ikke-obligatoriske", Op_gr)) %>%
filter(Op_gr != "Ikke-obligatoriske")
# utlevering_kunkolonrektum <- RegData %>%
# filter(Op_gr %in% c("Kolon", "Rektum"))
#
# forste_kolorekt <- utlevering_kunkolonrektum %>%
# dplyr::summarise(min_dato = min(OpDato),
# .by = PasientID)
#
# ikkeinkluderteforlop <- RegData %>% filter(!(ForlopsID %in% utlevering_kunkolonrektum$ForlopsID)) %>%
# merge(forste_kolorekt, by = "PasientID", all.x = TRUE)
#
#
# ikkeinkludertepasienter <- RegData %>% filter(!(PasientID %in% utlevering_kunkolonrektum$PasientID))
# inkludertepasienterekskluderteforlop <- RegData %>%
# filter((PasientID %in% utlevering_kunkolonrektum$PasientID) & !(ForlopsID %in% utlevering_kunkolonrektum$ForlopsID))
#
# cat(paste0("Antall pasienter med obligatorisk kirurgi etter diagnosedato: ",
# length(unique(RegData$PasientID)), "\n",
# "Antall unike kolon/rektum-pasienter: ",
# length(unique(utlevering_kunkolonrektum$PasientID)), "\n",
# "Antall kolon/rektum-forløp: ", length(unique(utlevering_kunkolonrektum$ForlopsID)), "\n",
# "Antall pasienter uten kolon/rektum-kirurgi: ",
# length(unique(ikkeinkludertepasienter$PasientID)), "\n",
# "Antall forløp blant pasienter uten kolon/rektum-kirurgi: ",
# length(unique(ikkeinkludertepasienter$ForlopsID)), "\n",
# "Antall pasienter med annen kirurgi i tillegg til kolon/rektum: ",
# length(unique(inkludertepasienterekskluderteforlop$PasientID)), "\n",
# "Antall ikke-kolon/rektumforløp med pasienter som også har kolon/rektum-forløp: ",
# length(unique(inkludertepasienterekskluderteforlop$ForlopsID))))
#
# table(ikkeinkludertepasienter$Op_gr, useNA = 'ifany')
# table(inkludertepasienterekskluderteforlop$Op_gr, useNA = 'ifany')
RegData <- RegData %>% dplyr::select(-PasientID, -SSN) %>%
dplyr::relocate(PID = PID_krg)
write.csv2(RegData, "~/mydata/norgast/florence_2024_02_28.csv",
row.names = F, fileEncoding = "Latin1", na = "")
openxlsx::write.xlsx(RegData, "~/mydata/norgast/florence_2024_02_28.xlsx")
#### KRG 07.12.2023 ############################################################
kobling_krg <- haven::read_dta("~/mydata/norgast/nøkkeltilnorgast.dta")
kobling_hnikt <- read.csv2("~/mydata/norgast/NoRGast_koblingstabell_datadump_07.12.2023.csv",
colClasses = c("integer", "character"))
felles <- merge(kobling_krg, kobling_hnikt, by.x = "FNR", by.y = "SSN",
suffixes = c("", "_hnikt")) %>%
dplyr::select(-FNR)
RegData <- norgast::NorgastHentRegData() %>%
norgast::NorgastPreprosess() %>%
dplyr::filter(OperasjonsDato >= "2019-01-01" & OperasjonsDato < "2023-01-01") %>%
merge(felles, by.x = "PasientId", by.y = "PID_hnikt") %>%
dplyr::select(PID, OperasjonsDato, BMI, ASA, Vekt6MndFoer, Hoyde,
VektVedInnleggelse, WHOECOG, MedDiabetes, Albumin, CRP,
Hjertesykdom, Lungesykdom, Hovedoperasjon, PostopLiggedogn,
UtskrevetTil)
write.csv2(RegData, "~/mydata/norgast/pdac_20231211.csv", row.names = FALSE,
fileEncoding = "Latin1")
#### Kjerstin 30.05.2023 ########################################################
RegData <- norgast::NorgastHentRegData()
RegData <- norgast::NorgastPreprosess(RegData)
# Oppsum <-
RegData %>%
filter(Op_gr %in% 1:8) %>%
filter(Aar == 2021) %>%
summarise(N = n(),
OpDoedTidUnder90 = sum(OpDoedTid <= 90, na.rm = T),
Acc6 = sum(AccordionGrad == 6),
OppholdOver30 = sum(as.numeric(PostopLiggedogn > 30), na.rm = T),
DoedUnderOpphold = sum(DodUnderOpphold),
EntenEller = sum(PostopLiggedogn > 30 | DodUnderOpphold),
OppfUferdig = sum(OppfStatus != 1 | is.na(OppfStatus)),
OppfNA = sum(is.na(OppfStatus)),
.by = Operasjonsgrupper) %>%
write.csv2("~/mydata/norgast/statusgreier.csv",
row.names = F, fileEncoding = "Latin1")
# kolon <-
RegData %>%
filter(Op_gr == 1) %>%
filter(Aar == 2021) %>%
filter(Hastegrad_hybrid == 0) %>%
summarise(N = n(),
OpDoedTidUnder90 = sum(OpDoedTid <= 90, na.rm = T),
Acc6 = sum(AccordionGrad == 6),
OppholdOver30 = sum(as.numeric(PostopLiggedogn > 30), na.rm = T),
DoedUnderOpphold = sum(DodUnderOpphold),
EntenEller = sum(PostopLiggedogn > 30 | DodUnderOpphold),
OppfUferdig = sum(OppfStatus != 1 | is.na(OppfStatus)),
OppfNA = sum(is.na(OppfStatus))) %>%
write.csv2("~/mydata/norgast/statusgreier_akuttkolon.csv",
row.names = F, fileEncoding = "Latin1")
#### Morten Eriksen FHI Kolon 20.04.2023 ########################################
RegData <- norgast::NorgastHentRegData()
RegData <- norgast::NorgastPreprosess(RegData)
RegData <- RegData %>% filter(Op_gr %in% 1:8) %>%
filter(!is.na(KumAcc)) %>% filter(Aar %in% 2018:2022) %>%
filter(OppfStatus == 1 | is.na(OppfStatus))
RegData$Avdeling <- "Resten"
RegData$Avdeling[RegData$AvdRESH == 106168] <- "OUS-Ullevål"
RegData %>%
group_by(Avdeling, Aar) %>%
summarise(Acc_3 = sum(AccordionGrad == 3),
Acc_4 = sum(AccordionGrad == 4),
Acc_5 = sum(AccordionGrad == 5),
Acc_6 = sum(AccordionGrad == 6),
N = n()
) %>% write.csv2("~/mydata/norgast/norgast_kompl.csv", row.names = F, fileEncoding = "Latin1")
RegData %>%
filter(WHOECOG %in% 0:1 & Hastegrad_hybrid == 1) %>%
group_by(Avdeling, Aar) %>%
summarise(Acc_3 = sum(AccordionGrad == 3),
Acc_4 = sum(AccordionGrad == 4),
Acc_5 = sum(AccordionGrad == 5),
Acc_6 = sum(AccordionGrad == 6),
N = n()
) %>% write.csv2("~/mydata/norgast/norgast_kompl_index.csv", row.names = F, fileEncoding = "Latin1")
#### Sjarmoffansiv FHI Kolon 11.04.2023 ########################################
RegData <- norgast::NorgastHentRegData()
RegData <- norgast::NorgastPreprosess(RegData)
RegData <- RegData %>%
dplyr::filter(Aar %in% 2016:2022) %>%
dplyr::filter(Op_gr == 1)
grtxt <- c('Åpen', 'Laparoskopisk', 'Konvertert')
RegData$Tilgang <- factor(RegData$Tilgang, levels=1:3, labels = grtxt)
RegData %>% dplyr::group_by(Tilgang) %>%
dplyr::summarise("Antall kolonreseksjoner" = n(),
"Dyp infeksjon" = sum(ViktigsteFunn == 2, na.rm = T)) %>%
write.csv2("~/mydata/norgast/FHI_kolon_dypinfeksjon_2016_2022.csv", row.names = F, fileEncoding = "Latin1")
# RegData %>% dplyr::group_by(Aar, Tilgang) %>%
# dplyr::summarise("Antall kolonreseksjoner" = n(),
# "Dyp infeksjon" = sum(ViktigsteFunn == 2, na.rm = T))
#### Gjenskap tabeller til kreg fra 2022, 03.04.2023 ###########################
# fra_krg <- read.csv2("/home/rstudio/.ssh/pancreas2021_norgast_koblet_KRG.csv",
# colClasses = c("character", "Date", "numeric"))
fra_krg <- readxl::read_xlsx("~/mydata/norgast/liste_norgast.xlsx")
# fra_krg <- fra_krg[fra_krg$pdac_krg == 1, ]
RegData <- norgast::NorgastHentRegData()
RegData <- norgast::NorgastPreprosess(RegData)
RegData <- RegData[RegData$Aar %in% 2022, ]
fid <- read.csv2("~/mydata/norgast/NoRGast_koblingstabell_datadump_03.04.2023.csv",
colClasses = c("integer", "character"))
RegData <- merge(RegData, fid, by.x = "PasientID", by.y = "PID", all.x = T)
kobletdata <- RegData[RegData$SSN %in% fra_krg$FNR, ]
kobletdata <- kobletdata[kobletdata$Op_gr %in% 6:8, ]
# kobletdata <- merge(fra_krg, RegData, by.x = c("fnr", "operasjonsdato"), by.y = c("SSN", "OperasjonsDato"))
aggdata <- kobletdata %>% #dplyr::group_by(Sykehusnavn) %>%
dplyr::summarise(
N = n(),
gj.sn.alder = mean(Alder),
median.alder = median(Alder),
andel.kvinner = sum(erMann==0)/N*100,
med.bmi = median(BMI, na.rm = T),
andel.whipple = sum(Op_gr==6)/N*100,
andel.distal = sum(Op_gr==7)/N*100,
andel.annet = sum(Op_gr==8)/N*100,
andel.åpen.konv.distal = sum(Op_gr == 7 & Tilgang %in% c(1,3))/sum(Op_gr == 7)*100,
andel.åpen.konv.annet = sum(Op_gr == 8 & Tilgang %in% c(1,3))/sum(Op_gr == 8)*100,
andel.åpen.konv.begge = sum(Op_gr %in% 7:8 & Tilgang %in% c(1,3))/sum(Op_gr %in% 7:8)*100,
andel.lap.distal = sum(Op_gr == 7 & Tilgang == 2)/sum(Op_gr == 7)*100,
andel.lap.annet = sum(Op_gr == 8 & Tilgang == 2)/sum(Op_gr == 8)*100,
andel.lap.begge = sum(Op_gr %in% 7:8 & Tilgang == 2)/sum(Op_gr %in% 7:8)*100,
andel.portvene.whipple = sum(Op_gr == 6 & Rekonstruksjonstype %in% c(1,3))/sum(Op_gr==6)*100,
andel.arterie.whipple = sum(Op_gr == 6 & Rekonstruksjonstype %in% c(2,3))/sum(Op_gr==6)*100,
andel.accord_str_4.whipple = sum(Op_gr == 6 & KumAcc2 == 1)/sum(Op_gr==6)*100,
andel.accord_str_4.distal = sum(Op_gr == 7 & KumAcc2 == 1)/sum(Op_gr==7)*100,
andel.accord_str_4.annet = sum(Op_gr == 8 & KumAcc2 == 1)/sum(Op_gr==8)*100,
andel.accord_str_4.begge = sum(Op_gr %in% 7:8 & KumAcc2 == 1)/sum(Op_gr %in% 7:8)*100,
andel.relap.whipple = sum(Op_gr == 6 & ReLapNarkose == 1)/sum(Op_gr==6)*100,
andel.relap.distal = sum(Op_gr == 7 & ReLapNarkose == 1)/sum(Op_gr==7)*100,
andel.relap.annet = sum(Op_gr == 8 & ReLapNarkose == 1)/sum(Op_gr==8)*100,
andel.relap.begge = sum(Op_gr %in% 7:8 & ReLapNarkose == 1)/sum(Op_gr %in% 7:8)*100
)
write.csv2(aggdata, "~/mydata/norgast/krg_pdac_2022.csv",
row.names = F, fileEncoding = 'Latin1')
##### Beregn DG NoRGast 2022 ###################################################
nprtall <- read.csv2("~/norgast/doc/frekvens_norgast.csv", fileEncoding = "Latin1")
# 974588951 Aker
# 974589095 Ullevål
nprtall$sh_standard[nprtall$sh == 974588951] <- "OUS, Ullevål"
nprtall$sh[nprtall$sh == 974588951] <- 974589095
nprtall <- nprtall %>% group_by(hierarki, sh) %>%
summarise(hf_standard = first(hf_standard),
sh_standard = first(sh_standard),
n = sum(n))
mapping_npr <- read.csv2('~/norgast/doc/Koblingstabell_AvdRESH_sh_standard.csv', fileEncoding = "Latin1")
mapping_npr <- dplyr::bind_rows(mapping_npr,
data.frame(AvdRESH = c(4216823),
sh = c(974747545),
sh_standard = c("Helse Møre og Romsdal, Volda")))
nprtall <- merge(nprtall, data.frame(Op_gr = c(8,7,1,5,2,4,6,3),
hierarki = c("Andre_pankreas",
"Distal_pankreas",
"Kolon",
"Lever",
"Rektum",
"Ventrikkel",
"Whipple",
"Øsofagus")),
by = "hierarki", all.x = T)
RegData <- norgast::NorgastHentRegData()
RegData <- norgast::NorgastPreprosess(RegData)
RegData$AvdRESH[RegData$AvdRESH == 4204126] <- 4204084
RegData <- RegData %>%
dplyr::filter(Aar == 2022) %>%
dplyr::filter(Op_gr %in% 1:8) %>%
merge(mapping_npr[, c("AvdRESH", "sh")], by = "AvdRESH", all.x = T)
mapping_npr <- dplyr::bind_cols(
mapping_npr,
"Sykehusnavn"=RegData$SykehusNavn[match(mapping_npr$AvdRESH, RegData$AvdRESH)])
norgasttall <- RegData %>% group_by(Op_gr, sh) %>%
summarise(N_norgast = n())
samlet <- merge(nprtall, norgasttall, by = c("Op_gr", "sh"), all = T)
samlet$N_norgast[is.na(samlet$N_norgast)] <- 0
pr_shus <- samlet %>% group_by(sh) %>%
summarise(Sykehus = first(sh_standard),
n_norgast = sum(N_norgast),
n_npr = sum(n)) %>%
janitor::adorn_totals() %>%
mutate("DG" = n_norgast/n_npr*100)
pr_opgr <- samlet %>% group_by(hierarki) %>%
summarise(n_norgast = sum(N_norgast),
n_npr = sum(n)) %>%
janitor::adorn_totals() %>%
mutate("DG" = n_norgast/n_npr*100)
write.csv2(pr_shus, "~/mydata/norgast/dg_pr_shus.csv", row.names = F)
write.csv2(pr_opgr, "~/mydata/norgast/dg_pr_opgr.csv", row.names = F)
pr_shus_opgr <- samlet %>% group_by(sh, Op_gr) %>%
summarise(Sykehus = first(sh_standard),
n_norgast = sum(N_norgast),
n_npr = sum(n)) %>%
mutate("DG" = n_norgast/n_npr*100) %>%
merge(mapping_npr[,c("sh", "AvdRESH", "Sykehusnavn")], by = "sh", all.x = T)
write.csv2(pr_shus_opgr, "~/mydata/norgast/dg_opgr_shus.csv", row.names = F)
ventrikkel <- samlet %>% group_by(sh, hierarki) %>%
summarise(Sykehus = first(sh_standard),
n_norgast = sum(N_norgast),
n_npr = sum(n)) %>%
filter(hierarki == "Ventrikkel") %>%
janitor::adorn_totals() %>%
mutate("DG" = n_norgast/n_npr*100)
write.csv2(ventrikkel, "~/mydata/ventrikkel.csv", row.names = F)
##### Legg til navn_i_rapportket i klokebok. ###################################
klokebok1 <- readxl::read_xlsx("~/mydata/norgast/Klokeboken NORGAST 2023 Variabelutvalg.xlsx",
sheet = 1) %>% select(-"navn_i_rapporteket")
varnavn_kobl <- varnavn_kobl %>% dplyr::mutate(variabel_id = sub("\\.", "_", dbnavn)) %>%
mutate(navn_i_rapporteket = rapporteket) %>% select(-"rapporteket")
klokebok <- merge(klokebok, varnavn_kobl[,c("variabel_id", "navn_i_rapporteket")], by = "variabel_id", all.x = T)
klokebok <- klokebok[, c("skjemanavn", "navn_i_rapporteket", "ledetekst", "type", "listeverdier",
"listetekst", "fysisk_feltnavn", "variabel_id", "hjelpetekst")]
write.csv2(klokebok, "~/mydata/norgast/klokebok_m_rapnavn.csv", row.names = F,
fileEncoding = "Latin1")
##### Uttrekk Søreide, pankreas 2016-2021, 08.03.2023 ##########################
varnavn_kobl <- data.frame(
kol = c("mce.MCEID AS ForlopsID",
"mce.PATIENT_ID AS PasientId",
"mce.CENTREID AS AvdRESH",
"patient.SSN AS Fodselsnummer",
"patient.DECEASED AS Avdod",
"patient.DECEASED_DATE AS AvdodDato",
"centre.CENTRENAME AS SenterNavn",
"registration.PREVIOUS_WEIGHT AS Vekt6MndFoer",
"registration.PREVIOUS_WEIGHT_MISS AS Vekt6MndFoerUkjent",
"registration.ADMISSION_WEIGHT AS VektVedInnleggelse",
"registration.ADMISSION_WEIGHT_MISS AS VektVedInnleggelseUkjent",
"registration.HEIGHT AS Hoyde",
"registration.HEIGHT_MISS AS HoydeUkjent",
"registration.BMI AS BMI",
"registration.BMI_CATEGORY AS BMIKategori",
"registration.WEIGHTLOSS AS VekttapProsent",
"registration.DIABETES AS MedDiabetes",
"registration.CHEMOTHERAPY_ONLY AS KunCytostatika",
"registration.RADIATION_THERAPY_ONLY AS KunStraaleterapi",
"registration.CHEMORADIOTHERAPY AS KjemoRadioKombo",
"registration.WHO_ECOG_SCORE AS WHOECOG",
"registration.ALBUMIN AS Albumin",
"registration.CRP AS CRP",
"registration.GLASGOW_SCORE AS GlasgowScore",
"registration.MODIFIED_GLASGOW_SCORE AS ModGlasgowScore",
"registration.ASA AS ASA",
"registration.LUNG_DISEASE AS Lungesykdom",
"registration.HEART_DISEASE AS Hjertesykdom",
"registration.URGENCY AS Hastegrad",
"registration.ANESTHESIA_START AS AnestesiStartKl",
"registration.PRS_SCORE AS PRSScore",
"registration.OPERATION_DATE AS OpDato",
"registration.NCSP AS Hovedoperasjon",
"registration.ABLATION AS LeverAblasjon",
"registration.RECONSTRUCTION AS Rekonstruksjon",
"registration.RECONSTRUCTION_TYPE AS Rekonstruksjonstype",
"registration.ANASTOMOSIS_LEVEL AS Anastomoseniva",
"registration.ANASTOMOSIS AS NyAnastomose",
"registration.ANAL_GUARD_DISTANCE AS AvstandAnalVerge",
"registration.ANAL_GUARD_DISTANCE_MISS AS AvstandAnalVergeIkkeAkt",
"registration.TATME AS TaTME",
"registration.OSTOMY AS NyStomi",
"registration.ABDOMINAL_ACCESS AS Tilgang",
"registration.ROBOTASSISTANCE AS Robotassistanse",
"registration.THORAX_ACCESS AS ThoraxTilgang",
"registration.RELAPAROTOMY AS ReLapNarkose",
"registration.RELAPAROTOMY_YES AS ViktigsteFunn",
"registration.FINDINGS_SPESIFISER AS FunnSpesifiser",
"registration.RELAPAROTOMY_NO AS AnnenOpIAnestsi",
"registration.INTERVENTION_WITHOUT_ANESTHESIA AS IntUtenAnestesi",
"registration.PERCUTANEOUS_DRAINAGE AS PerkDrenasje",
"registration.HIGH_AMYLASE_CONCENTRATION AS HoyAmylaseKons",
"registration.LEAK_INTERVENTION AS EndoInterLekkasje",
"registration.BLEED_INTERVENTION AS EndoInterBlod",
"registration.ANGIO_INTERVENTION AS AngioInter",
"registration.LIQUID_DRAINAGE AS KunDrenasje",
"registration.SINGLE_ORGAN_FAILURE AS EttOrganSvikt",
"registration.MULTI_ORGAN_FAILURE AS MultiOrganSvikt",
"registration.IN_HOUSE_DEATH AS DodUnderOpphold",
"registration.IN_HOUSE_DEATH_DATE AS DodUnderOppholdDato",
"registration.ACCORDION_SCORE AS AccordionGrad",
"registration.DISCHARGE_DATE AS UtskrivelseDato",
"registration.BED_DAYS AS PostopLiggedogn",
"registration.ICD10 AS Hoveddiagnose",
"registration.DISCHARGE_TO AS UtskrevetTil",
"registration.STATUS AS RegistreringStatus",
"readmission.OWN_INSTITUTION AS ReinnlEgenInst",
"readmission.OTHER_INSTITUTIONS AS ReinnlAndreInst",
"readmission.CONTROL AS AktivKontroll",
"readmission.PHYSICAL_CONTROL AS FysiskKontroll",
"readmission.PHONE_CONTROL AS TelefonKontroll",
"readmission.RELAPAROTOMY AS OppfReLapNarkose",
"readmission.RELAPAROTOMY_YES AS OppfViktigsteFunn",
"readmission.FINDINGS_SPESIFISER AS OppfFunnSpesifiser",
"readmission.RELAPAROTOMY_NO AS OppfAnnenOpIAnestsi",
"readmission.INTERVENTION_WITHOUT_ANESTHESIA AS OppfIntUtenAnestesi",
"readmission.PERCUTANEOUS_DRAINAGE AS OppfPerkDrenasje",
"readmission.HIGH_AMYLASE_CONCENTRATION AS OppfHoyAmylaseKons",
"readmission.LEAK_INTERVENTION AS OppfEndoInterLekkasje",
"readmission.BLEED_INTERVENTION AS OppfEndoInterBlod",
"readmission.ANGIO_INTERVENTION AS OppfAngioInter",
"readmission.LIQUID_DRAINAGE AS OppfKunDrenasje",
"readmission.SINGLE_ORGAN_FAILURE AS OppfEttOrganSvikt",
"readmission.MULTI_ORGAN_FAILURE AS OppfMultiOrganSvikt",
"readmission.IN_HOUSE_DEATH AS OppfDodUnderOpphold",
"readmission.IN_HOUSE_DEATH_DATE AS OppfDodUnderOppholdDato",
"readmission.ACCORDION_SCORE AS OppfAccordionGrad",
"readmission.STATUS AS OppfStatus")) %>%
tidyr::separate(col="kol", into=c("dbnavn", "rapporteket"), sep = " AS ") %>%
dplyr::mutate(dbnavn = toupper(dbnavn))
# dplyr::as_tibble() %>%
# tidyr::separate(col="dbnavn", into=c("skjema", "dbnavn"), sep = "\\." )
utlevernavn <- readr::read_csv2("~/mydata/norgast/utlevering_soreide.csv")
utlevernavn <- readr::read_csv2("~/mydata/norgast/varnavn_utlevering_v2.csv",
locale = locale(encoding = "Latin1"))
utlevernavn <- utlevernavn %>% dplyr::mutate(variabel_id = sub("_", ".", variabel_id))
utlevernavn <- utlevernavn$variabel_id %>% unique()
rappnavn_utlevering <- varnavn_kobl %>%
dplyr::filter(dbnavn %in% utlevernavn)
RegData <- norgast::NorgastHentRegData()
RegData <- norgast::NorgastPreprosess(RegData)
kobling <- readr::read_csv2("~/mydata/norgast/NoRGast_koblingstabell_datadump_03.03.2023.csv")
utlevering <- RegData %>%
dplyr::filter(Aar %in% 2016:2021 &
ncsp_lowercase %in% c("jlc10", "jlc11", "jlc30", "jlc31")) %>%
dplyr::select(c(rappnavn_utlevering$rapporteket,
"PasientID", "PasientKjonn", "AvdRESH", "SykehusNavn", "ForlopsID", "Alder")) %>%
merge(kobling, by.x = "PasientID", by.y = "PID") %>%
mutate(fdato = paste0(substr(SSN, 1,2), ".", substr(SSN, 3,4), ".", substr(SSN, 5,6))) %>%
select(-"SSN")
openxlsx::write.xlsx(utlevering, "~/mydata/norgast/textbook_outcomes_pancreas.xlsx")
write.csv2(utlevering, "~/mydata/norgast/textbook_outcomes_pancreas.csv", row.names = F, fileEncoding = "Latin1")
##### Uttrekk Kolecystectomier OUS 2023 ########################################
# utlevernavn <- readr::read_csv2("~/mydata/norgast/varnavn_utlevering_v2.csv")
utlevernavn <- readr::read_csv2("~/mydata/norgast/varnavn_utlevering_v2.csv",
locale = locale(encoding = "Latin1"))
utlevernavn <- utlevernavn %>% dplyr::mutate(variabel_id = sub("_", ".", variabel_id))
utlevernavn <- utlevernavn$variabel_id %>% unique()
rappnavn_utlevering <- varnavn_kobl %>%
dplyr::filter(dbnavn %in% utlevernavn)
# setdiff(utlevernavn, rappnavn_utlevering$dbnavn)
RegData <- norgast::NorgastHentRegData()
RegData <- norgast::NorgastPreprosess(RegData)
utlevering <- RegData %>%
dplyr::filter(Aar == 2019 &
SykehusNavn %in% c("OUS-Radiumhospitalet", "OUS-Rikshospitalet", "OUS-Ullevål") &
ncsp_lowercase %in% c("jka20", "jka21", "jka96", "jka97")) %>%
dplyr::select(c(rappnavn_utlevering$rapporteket,
"PasientID", "PasientKjonn", "AvdRESH", "SykehusNavn", "ForlopsID"))
write.csv2(utlevering, "~/mydata/norgast/kolocytectomi_ous_2019.csv", row.names = F, fileEncoding = "Latin1")
##### v2: fra qreg ##################
registration <- readr::read_csv2("~/mydata/norgast/NoRGast_registration_datadump_03.03.2023.csv")
readmission <- readr::read_csv2("~/mydata/norgast/NoRGast_readmission_datadump_03.03.2023.csv")
mce <- readr::read_csv2("~/mydata/norgast/NoRGast_mce_datadump_03.03.2023.csv")
user <- readr::read_csv2("~/mydata/norgast/NoRGast_user_datadump_03.03.2023.csv")
mce_patient <- readr::read_csv2("~/mydata/norgast/NoRGast_mce_patient_data_datadump_03.03.2023.csv")
kobling <- readr::read_csv2("~/mydata/norgast/NoRGast_koblingstabell_datadump_03.03.2023.csv")
varnavn <- tidyr::separate(data.frame(utlevernavn), col = utlevernavn, into=c("tabell", "varnavn"), sep = "\\.")
# mce_patient <- mce_patient[, varnavn$varnavn[varnavn$tabell=="PATIENT"]]
# registration <- registration[, varnavn$varnavn[varnavn$tabell=="REGISTRATION"]]
# readmission <- readmission[, varnavn$varnavn[varnavn$tabell=="READMISSION"]]
tmp <- merge(utlevering, registration[, c("MCEID", "NCSP_VERSION", "USERCOMMENT")],
by.x = "ForlopsID", by.y = "MCEID") %>%
merge(readmission[, c("MCEID", "USERCOMMENT")], by.x = "ForlopsID", by.y = "MCEID",
suffixes = c("", "_readm")) %>%
merge(kobling, by.x = "PasientID", by.y = "PID")
write.csv2(tmp, "~/mydata/norgast/kolocytectomi_ous_2019_v2.csv", row.names = F, fileEncoding = "Latin1")
###### DG-sanalyse 2023 - dato uvisst ##########################################
RegData <- norgast::NorgastHentRegData()
RegData <- norgast::NorgastPreprosess(RegData)
fid <- read.csv2("~/mydata/NoRGast_koblingstabell_datadump_06.02.2023.csv",
colClasses = c("integer", "character"))
RegData <- RegData[RegData$Op_gr %in% 1:8 & RegData$Aar == 2022, ]
RegData <- RegData[,c("PasientID", "ForlopsID", "AvdRESH", "Sykehusnavn",
"OperasjonsDato", "Operasjonsgrupper", "Hovedoperasjon")]
fid <- fid[fid$PID %in% RegData$PasientID, ]
names(fid) <- c("PasientID", "Fnr")
# write.csv2(RegData, "/home/rstudio/delt_folder/aktivitetsdata_norgast_2021.csv",
# row.names = F, fileEncoding = 'Latin1')
# write.csv2(fid, "/home/rstudio/delt_folder/kobling_norgast_2021.csv",
# row.names = F, fileEncoding = 'Latin1')
### Leveranse Lassen 2023-02-08 #####################################
RegData <- rapbase::loadStagingData("norgast", "RegData")
krissdata <- RegData %>% filter(HovedDato >= "2016-01-01" &
HovedDato < "2023-01-01") %>%
filter(SykehusNavn == "OUS-Rikshospitalet") %>%
filter(substr(Hoveddiagnose, 1, 3) == "C22")
fnr <- readr::read_csv2("~/mydata/NoRGast_koblingstabell_datadump_06.02.2023.csv")
krissdata <- merge(krissdata, fnr, by.x = "PasientId", by.y = "PID", all.x = T)
utlevering <- krissdata[, c("PasientID", "SSN", "Hoveddiagnose")]
write.csv2(utlevering, "~/mydata/utlev_lassen_08022023.csv", row.names = F, fileEncoding = "Latin1")
### Leveranse Lassen 2022-10-21 #####################################
RegData <- rapbase::loadStagingData("norgast", "RegData")
RegData <- RegData %>% filter(HovedDato >= "2017-01-01" &
HovedDato < "2022-07-01") %>%
filter(Op_gr == 1) %>%
filter(NyAnastomose == 1) %>%
filter(NyStomi == 0) %>%
filter(Hastegrad_hybrid == 1) %>%
filter(Malign == 1) %>%
filter(WHOECOG %in% 0:1) %>%
filter(OppfStatus==1)
RegData$Tilgang_utvidet[RegData$Tilgang_utvidet==5] <- 4
RegData$Tilgang_utvidet <- factor(RegData$Tilgang_utvidet, levels = 1:4,
labels = c("Åpen", "Laparoskopisk", "Laparoskopi med robotassistanse", "Konvertert"))
rater <- RegData %>% group_by(Tilgang_utvidet) %>%
summarise(n_lekkasje = sum(Anastomoselekkasje),
N = n()) %>%
janitor::adorn_totals() %>%
mutate(Andel = n_lekkasje/N*100)
konf <- binomkonf(rater$n_lekkasje, rater$N)
rater$konf95_lav <- konf[1, ]*100
rater$konf95_hoy <- konf[2, ]*100
write.csv2(rater, "~/.ssh/norgast/rater_norgast_oktober2022_kunferdige.csv", row.names = F, fileEncoding = "Latin1")
##### Stig Norderval, andel malign kolon med robotassistanse 19.04.2022 ########
RegData <- norgast::NorgastHentRegData()
RegData <- norgast::NorgastPreprosess(RegData)
aux <- RegData[which(RegData$Aar >= 2020 & RegData$AvdRESH == 601225 &
RegData$Malign == 1 & RegData$Op_gr == 1 &
RegData$Hastegrad == 1 & RegData$Robotassistanse == 1), ]
# fid <- read.csv2("/home/rstudio/.ssh/NoRGast_koblingstabell_datadump_20.04.2022.csv",
# colClasses = c("integer", "character"))
# aux <- merge(aux[, c("PasientID", "ForlopsID", "OperasjonsDato", "Hovedoperasjon", "Hoveddiagnose")],
# fid, by.x = "PasientID", by.y = "PID", all.x = T)
write.csv2(aux[, c("PasientID", "ForlopsID")], "~/delt_folder/robot.csv", row.names = F, fileEncoding = "Latin1")
###### Utlevering kreftregisteret ######################################3
fra_krg <- read.csv2("/home/rstudio/.ssh/pancreas2021_norgast_koblet_KRG.csv",
colClasses = c("character", "Date", "numeric"))
fra_krg <- fra_krg[fra_krg$pdac_krg == 1, ]
RegData <- norgast::NorgastHentRegData()
RegData <- norgast::NorgastPreprosess(RegData)
RegData <- RegData[RegData$Aar %in% 2021, ]
fid <- read.csv2("/home/rstudio/.ssh/NoRGast_koblingstabell_datadump_18.03.2022.csv",
colClasses = c("integer", "character"))
RegData <- merge(RegData, fid, by.x = "PasientID", by.y = "PID", all.x = T)
kobletdata <- merge(fra_krg, RegData, by.x = c("fnr", "operasjonsdato"), by.y = c("SSN", "OperasjonsDato"))
aggdata <- kobletdata %>% #dplyr::group_by(Sykehusnavn) %>%
dplyr::summarise(
N = n(),
gj.sn.alder = mean(Alder),
median.alder = median(Alder),
andel.kvinner = sum(erMann==0)/N*100,
med.bmi = median(BMI, na.rm = T),
andel.whipple = sum(Op_gr==6)/N*100,
andel.distal = sum(Op_gr==7)/N*100,
andel.annet = sum(Op_gr==8)/N*100,
andel.åpen.konv.distal = sum(Op_gr == 7 & Tilgang %in% c(1,3))/sum(Op_gr == 7)*100,
andel.åpen.konv.annet = sum(Op_gr == 8 & Tilgang %in% c(1,3))/sum(Op_gr == 8)*100,
andel.åpen.konv.begge = sum(Op_gr %in% 7:8 & Tilgang %in% c(1,3))/sum(Op_gr %in% 7:8)*100,
andel.lap.distal = sum(Op_gr == 7 & Tilgang == 2)/sum(Op_gr == 7)*100,
andel.lap.annet = sum(Op_gr == 8 & Tilgang == 2)/sum(Op_gr == 8)*100,
andel.lap.begge = sum(Op_gr %in% 7:8 & Tilgang == 2)/sum(Op_gr %in% 7:8)*100,
andel.portvene.whipple = sum(Op_gr == 6 & Rekonstruksjonstype %in% c(1,3))/sum(Op_gr==6)*100,
andel.arterie.whipple = sum(Op_gr == 6 & Rekonstruksjonstype %in% c(2,3))/sum(Op_gr==6)*100,
andel.accord_str_4.whipple = sum(Op_gr == 6 & KumAcc2 == 1)/sum(Op_gr==6)*100,
andel.accord_str_4.distal = sum(Op_gr == 7 & KumAcc2 == 1)/sum(Op_gr==7)*100,
andel.accord_str_4.annet = sum(Op_gr == 8 & KumAcc2 == 1)/sum(Op_gr==8)*100,
andel.accord_str_4.begge = sum(Op_gr %in% 7:8 & KumAcc2 == 1)/sum(Op_gr %in% 7:8)*100,
andel.relap.whipple = sum(Op_gr == 6 & ReLapNarkose == 1)/sum(Op_gr==6)*100,
andel.relap.distal = sum(Op_gr == 7 & ReLapNarkose == 1)/sum(Op_gr==7)*100,
andel.relap.annet = sum(Op_gr == 8 & ReLapNarkose == 1)/sum(Op_gr==8)*100,
andel.relap.begge = sum(Op_gr %in% 7:8 & ReLapNarkose == 1)/sum(Op_gr %in% 7:8)*100
)
write.csv2(aggdata, "/home/rstudio/delt_folder/krg_pdac_2021.csv",
row.names = F, fileEncoding = 'Latin1')
# registryName <- "norgast"
# dbType <- "mysql"
# query <- "SELECT * FROM AlleVarNum"
# allevar <- rapbase::loadRegData(registryName, query, dbType)
###### DG- og frafallsanalyse 2021 - 18.03.2022###############################################################
RegData <- norgast::NorgastHentRegData()
RegData <- norgast::NorgastPreprosess(RegData)
fid <- read.csv2("/home/rstudio/.ssh/NoRGast_koblingstabell_datadump_18.03.2022.csv",
colClasses = c("integer", "character"))
RegData <- RegData[RegData$Op_gr %in% 1:8 & RegData$Aar == 2021, ]
RegData <- RegData[,c("PasientID", "ForlopsID", "AvdRESH", "Sykehusnavn",
"OperasjonsDato", "Operasjonsgrupper", "Hovedoperasjon")]
fid <- fid[fid$PID %in% RegData$PasientID, ]
names(fid) <- c("PasientID", "Fnr")
write.csv2(RegData, "/home/rstudio/delt_folder/aktivitetsdata_norgast_2021.csv",
row.names = F, fileEncoding = 'Latin1')
write.csv2(fid, "/home/rstudio/delt_folder/kobling_norgast_2021.csv",
row.names = F, fileEncoding = 'Latin1')
############ Sårruptur Stavanger ###############################################################
# Hei Kevin,
#
# Stavanger bruker Rapporteket aktivt i sin kvalitetsforbedring og stusser over egne tall for sårruptur i 2020 og 2021 (betydelig høyere enn forventet).
#
# Kan du lage en kryptert liste over personnummer + operasjonsdato for de som tilfredsstiller
# Operasjonsdato 2020 + 2021
# Stavanger
# Åpent eller konvertert inngrep
# Sårruptur som hovedfunn ved reoperasjon.
RegData <- norgast::NorgastHentRegData()
RegData <- norgast::NorgastPreprosess(RegData)
fid <- read.csv2("/home/rstudio/delt_folder/NoRGast_koblingstabell_datadump_2021-11-30.csv",
colClasses = c("integer", "character"))
utdata <- RegData[RegData$AvdRESH == 114271 & RegData$Aar %in% 2020:2021 & RegData$Saarruptur == 1, ] %>%
merge(fid, by.x = "PasientID", by.y = "PID", all.x = TRUE)
utdata <- utdata[, c("SSN", "OperasjonsDato")]
write.csv2(utdata, "/home/rstudio/delt_folder/saarruptur_stavanger.csv", row.names = F, fileEncoding = "Latin1")
############ Finn pasientID - Dille-Andam 29.09.2021 ##########################################
forlopsliste <- read.csv2("/home/rstudio/delt_folder/Datadump_NoRGast 2021 lever og pankreas V3.csv")
pid <- forlopsliste[, c("PasientID", "ForlopsID", "AvdRESH", "Sykehusnavn")]
fid <- read.csv2("/home/rstudio/delt_folder/NoRGast_koblingstabell_datadump_2021-10-01.csv",
colClasses = c("integer", "character"))
kobl <- merge(pid, fid, by.x = "PasientID", by.y = "PID", all.x = TRUE)
kobl$Sykehusnavn[kobl$AvdRESH == 601225] <- "UNN-Tromsø"
write.csv2(kobl[which(kobl$AvdRESH == 700922), c("PasientID", "ForlopsID", "SSN")],
"/home/rstudio/delt_folder/Haukeland.csv", row.names = F, fileEncoding = "Latin1")
write.csv2(kobl[which(kobl$AvdRESH %in% c(103312, 700413)), c("PasientID", "ForlopsID", "SSN")],
"/home/rstudio/delt_folder/OUS.csv", row.names = F, fileEncoding = "Latin1")
write.csv2(kobl[which(kobl$AvdRESH == 107440), c("PasientID", "ForlopsID", "SSN")],
"/home/rstudio/delt_folder/StOlavs.csv", row.names = F, fileEncoding = "Latin1")
write.csv2(kobl[which(kobl$AvdRESH == 114271), c("PasientID", "ForlopsID", "SSN")],
"/home/rstudio/delt_folder/Stavanger.csv", row.names = F, fileEncoding = "Latin1")
write.csv2(kobl[which(kobl$AvdRESH == 601225), c("PasientID", "ForlopsID", "SSN")],
"/home/rstudio/delt_folder/UNNTromso.csv", row.names = F, fileEncoding = "Latin1")
##### Tall til Kristoffer 30.03.2021 ####################################################
RegData <- read.table('I:/norgast/AlleVarNum2021-03-25 14-46-40.txt', header=TRUE, sep=";",
encoding = 'UTF-8', stringsAsFactors = F)
ForlopData <- read.table('I:/norgast/ForlopsOversikt2021-03-25 14-46-40.txt', header=TRUE, sep=";",
encoding = 'UTF-8', stringsAsFactors = F)
RegData <- RegData[,c('ForlopsID','VekttapProsent','MedDiabetes','KunCytostatika','KunStraaleterapi',
'KjemoRadioKombo','WHOECOG','ModGlasgowScore','ASA','AnestesiStartKl','Hovedoperasjon','OpDato',
'NyAnastomose','NyStomi','Tilgang','Robotassistanse','ThoraxTilgang','ReLapNarkose','ViktigsteFunn',
'AccordionGrad', 'PRSScore','RegistreringStatus', 'OppfStatus', 'OppfAccordionGrad',
'OppfReLapNarkose', 'OppfViktigsteFunn', 'Avdod', 'AvdodDato', 'BMI', 'Hoveddiagnose', "Hastegrad",
"AvstandAnalVerge")]
names(ForlopData)[match(c("SykehusNavn", "erMann"), names(ForlopData))] <- c("Sykehusnavn", "ErMann")
ForlopData <- ForlopData[,c('ErMann', 'AvdRESH', 'Sykehusnavn', 'PasientAlder', 'HovedDato', 'BasisRegStatus', 'ForlopsID', 'PasientID')]
RegData <- merge(RegData, ForlopData, by.x = "ForlopsID", by.y = "ForlopsID")
RegData <- NorgastPreprosess(RegData)
utvalg <- NorgastUtvalg(RegData=RegData, datoFra = '2018-01-01', datoTil = '2020-12-31', whoEcog = c(0, 1),
op_gruppe = 1)
PlotParams <- NorgastPrepVar(RegData=utvalg$RegData, valgtVar="Anastomoselekkasje", enhetsUtvalg=0)
RegData_lekk <- PlotParams$RegData
PlotParams$RegData <- NA
andel_lekk <- sum(RegData_lekk$Variabel)/length(RegData_lekk$Variabel)*100
konf_lekk <- binomkonf(sum(RegData_lekk$Variabel), length(RegData_lekk$Variabel), konfnivaa = .9)*100
PlotParams <- NorgastPrepVar(RegData=utvalg$RegData, valgtVar="KumAcc2", enhetsUtvalg=0)
RegData_acc <- PlotParams$RegData
RegData_acc <- RegData_acc[which(RegData_acc$NyAnastomose==1), ]
PlotParams$RegData <- NA
andel_acc <- sum(RegData_acc$Variabel)/length(RegData_acc$Variabel)*100
konf_acc <- binomkonf(sum(RegData_acc$Variabel), length(RegData_acc$Variabel), konfnivaa = .9)*100
##### Feilsøk etter flytting av tilhørighet OUS-pasienter 11.03.2021 ####################################################
RegData <- read.table('I:/norgast/AlleVarNum2021-03-11 09-25-01.txt', header=TRUE, sep=";",
encoding = 'UTF-8', stringsAsFactors = F)
ForlopData <- read.table('I:/norgast/ForlopsOversikt2021-03-11 09-25-01.txt', header=TRUE, sep=";",
encoding = 'UTF-8', stringsAsFactors = F)
RegData <- RegData[,c('ForlopsID','VekttapProsent','MedDiabetes','KunCytostatika','KunStraaleterapi',
'KjemoRadioKombo','WHOECOG','ModGlasgowScore','ASA','AnestesiStartKl','Hovedoperasjon','OpDato',
'NyAnastomose','NyStomi','Tilgang','Robotassistanse','ThoraxTilgang','ReLapNarkose','ViktigsteFunn',
'AccordionGrad', 'PRSScore','RegistreringStatus', 'OppfStatus', 'OppfAccordionGrad',
'OppfReLapNarkose', 'OppfViktigsteFunn', 'Avdod', 'AvdodDato', 'BMI', 'Hoveddiagnose', "Hastegrad",
"AvstandAnalVerge")]
names(ForlopData)[match(c("SykehusNavn", "erMann"), names(ForlopData))] <- c("Sykehusnavn", "ErMann")
ForlopData <- ForlopData[,c('ErMann', 'AvdRESH', 'Sykehusnavn', 'PasientAlder', 'HovedDato', 'BasisRegStatus', 'ForlopsID', 'PasientID')]
RegData <- merge(RegData, ForlopData, by.x = "ForlopsID", by.y = "ForlopsID")
RegData <- NorgastPreprosess_behold_kladd(RegData)
RegData <- RegData[which(RegData$RegistreringStatus==1),]
RegData$Sykehusnavn <- trimws(RegData$Sykehusnavn)
RegData_ny <- RegData
RegData <- read.table('I:/norgast/AlleVarNum2021-02-15 10-00-19.txt', header=TRUE, sep=";",
encoding = 'UTF-8', stringsAsFactors = F)
ForlopData <- read.table('I:/norgast/ForlopsOversikt2021-02-15 10-00-19.txt', header=TRUE, sep=";",
encoding = 'UTF-8', stringsAsFactors = F)
RegData <- RegData[,c('ForlopsID','VekttapProsent','MedDiabetes','KunCytostatika','KunStraaleterapi',
'KjemoRadioKombo','WHOECOG','ModGlasgowScore','ASA','AnestesiStartKl','Hovedoperasjon','OpDato',
'NyAnastomose','NyStomi','Tilgang','Robotassistanse','ThoraxTilgang','ReLapNarkose','ViktigsteFunn',
'AccordionGrad', 'PRSScore','RegistreringStatus', 'OppfStatus', 'OppfAccordionGrad',
'OppfReLapNarkose', 'OppfViktigsteFunn', 'Avdod', 'AvdodDato', 'BMI', 'Hoveddiagnose', "Hastegrad",
"AvstandAnalVerge")]
names(ForlopData)[names(ForlopData) %in% c("SykehusNavn", "erMann")] <- c("Sykehusnavn", "ErMann")
ForlopData <- ForlopData[,c('ErMann', 'AvdRESH', 'Sykehusnavn', 'PasientAlder', 'HovedDato', 'BasisRegStatus', 'ForlopsID', 'PasientID')]
RegData <- merge(RegData, ForlopData, by.x = "ForlopsID", by.y = "ForlopsID")
RegData <- NorgastPreprosess_behold_kladd(RegData)
RegData <- RegData[which(RegData$RegistreringStatus==1),]
RegData$Sykehusnavn <- trimws(RegData$Sykehusnavn)
RegData <- merge(RegData[, c("ForlopsID", "HovedDato", "Op_gr", "Operasjonsgrupper", "Hovedoperasjon", "AvdRESH",
"Sykehusnavn")], RegData_ny[, c("ForlopsID", "Op_gr", "AvdRESH", "Sykehusnavn")], by = "ForlopsID",
suffixes = c("", "_ny"))
tmp <- as.data.frame.matrix(table(RegData$Sykehusnavn[RegData$Sykehusnavn %in% c("OUS", "OUS-Radiumhospitalet", "OUS-Rikshospitalet")],
RegData$Sykehusnavn_ny[RegData$Sykehusnavn %in% c("OUS", "OUS-Radiumhospitalet", "OUS-Rikshospitalet")],
useNA = 'ifany'))
tmp2 <- as.data.frame.matrix(table(RegData$AvdRESH[RegData$Sykehusnavn %in% c("OUS", "OUS-Radiumhospitalet", "OUS-Rikshospitalet")],
RegData$AvdRESH_ny[RegData$Sykehusnavn %in% c("OUS", "OUS-Radiumhospitalet", "OUS-Rikshospitalet")],
useNA = 'ifany'))
write.csv2(tmp, "I:/norgast/konvertering.csv")
###### Feilsøk jmfr. e-post Kristoffer 15.02.2021 #################################
mangler <- c(31533, 31750, 31865, 13526, 34068, 34348, 37090, 37223)
RegData <- read.table('I:/norgast/NoRGast_AlleVarNum_datadump_2021-02-16.csv', header=TRUE, sep=";",
fileEncoding = 'UTF-8-BOM', stringsAsFactors = F)
ForlopData <- read.table('I:/norgast/NoRGast_ForlopsOversikt_datadump_2021-02-16.csv', header=TRUE, sep=";",
fileEncoding = 'UTF-8-BOM', stringsAsFactors = F)
RegData <- RegData[,c('ForlopsID','VekttapProsent','MedDiabetes','KunCytostatika','KunStraaleterapi',
'KjemoRadioKombo','WHOECOG','ModGlasgowScore','ASA','AnestesiStartKl','Hovedoperasjon','OpDato',
'NyAnastomose','NyStomi','Tilgang','Robotassistanse','ThoraxTilgang','ReLapNarkose','ViktigsteFunn',
'AccordionGrad', 'PRSScore','RegistreringStatus', 'OppfStatus', 'OppfAccordionGrad',
'OppfReLapNarkose', 'OppfViktigsteFunn', 'Avdod', 'AvdodDato', 'BMI', 'Hoveddiagnose', "Hastegrad",
"AvstandAnalVerge")]
names(ForlopData)[names(ForlopData) %in% c("SykehusNavn", "erMann")] <- c("Sykehusnavn", "ErMann")
ForlopData <- ForlopData[,c('ErMann', 'AvdRESH', 'Sykehusnavn', 'PasientAlder', 'HovedDato', 'BasisRegStatus', 'ForlopsID', 'PasientID')]
RegData <- merge(RegData, ForlopData, by.x = "ForlopsID", by.y = "ForlopsID")
skjemaoversikt <- read.table('I:/norgast/NoRGast_SkjemaOversikt_datadump_2021-02-16.csv', header=TRUE, sep=';',
stringsAsFactors = F, fileEncoding = 'UTF-8-BOM')
skjemaoversikt$HovedDato <- as.Date(skjemaoversikt$HovedDato)
kobl_tab <- read.table('I:/norgast/NoRGast_koblingstabell_datadump_2021-02-16.csv', header=TRUE, sep=';',
stringsAsFactors = F, fileEncoding = 'UTF-8-BOM', colClasses = "character")
RegDataOUS <- RegData[RegData$Sykehusnavn %in% c("OUS", "OUS-Radiumhospitalet", "OUS-Rikshospitalet"), ]
RegDataOUS <- RegDataOUS[which(tolower(substr(RegDataOUS$Hovedoperasjon, 1, 3)) == "jjb"), ]
# RegDataOUS <- RegDataOUS[which(as.Date(RegDataOUS$HovedDato) >= "2020-01-01" &
# as.Date(RegDataOUS$HovedDato) <= "2020-12-31" &
# RegDataOUS$RegistreringStatus == 1), ]
RegDataOUS <- RegDataOUS[which(as.Date(RegDataOUS$HovedDato) >= "2020-01-01" &
as.Date(RegDataOUS$HovedDato) <= "2020-12-31"), ]
tmp <- merge(skjemaoversikt[skjemaoversikt$Skjemanavn=='Registrering', c("ForlopsID", "SkjemaStatus", "HovedDato", "OpprettetDato", "Sykehusnavn", "AvdRESH")],
skjemaoversikt[skjemaoversikt$Skjemanavn=='Reinnleggelse/oppføl', c("ForlopsID", "SkjemaStatus", "Sykehusnavn")],
by = 'ForlopsID', all.x = T, suffixes = c('', '_oppf'))
tmp$SkjemaStatus[tmp$SkjemaStatus==-1] <- 0
tmp$SkjemaStatus_oppf[tmp$SkjemaStatus_oppf==-1] <- 0
tmp$HovedDato[is.na(tmp$HovedDato)] <- tmp$OpprettetDato[is.na(tmp$HovedDato)]
tmp <- merge(tmp, RegDataOUS[,c("ForlopsID", "Hovedoperasjon", "PasientID", "OpDato")], by = "ForlopsID", all.x = T)
tmp <- tmp[!is.na(tmp$Hovedoperasjon), ]
tmp <- tmp[which(tmp$HovedDato >= "2020-01-01" & tmp$HovedDato <= "2020-12-31"), ]
table(tmp$Sykehusnavn)
mpnr <- merge(tmp, kobl_tab, by.x = "PasientID", by.y = "PID", all.x = T)
utlevering <- mpnr[, c("SSN", "OpDato", "Hovedoperasjon", "Sykehusnavn", "AvdRESH")]
names(utlevering)[1] <- "Fnr"
write.csv2(utlevering, "I:/norgast/NoRGast_lever_OUS_2020.csv", row.names = F, fileEncoding = "Latin1")
### 05.02.2021 - Antall jfb koder i Sandefjord 2019 ##########################
library(tidyverse)
skjemaoversikt <- read.table('I:/norgast/SkjemaOversikt2021-02-03 15-28-13.txt', header=TRUE, sep=';',
stringsAsFactors = F, encoding = 'UTF-8')
RegData <- read.table('I:/norgast/AlleVarNum2021-02-03 15-28-13.txt', header=TRUE, sep=";",
encoding = 'UTF-8', stringsAsFactors = F)
tmp <- merge(skjemaoversikt[skjemaoversikt$Skjemanavn=='Registrering', c("ForlopsID", "SkjemaStatus", "HovedDato", "OpprettetDato", "Sykehusnavn", "AvdRESH")],
skjemaoversikt[skjemaoversikt$Skjemanavn=='Reinnleggelse/oppføl', c("ForlopsID", "SkjemaStatus")],
by = 'ForlopsID', all.x = T, suffixes = c('', '_oppf'))
tmp$SkjemaStatus[tmp$SkjemaStatus==-1] <- 0
tmp$SkjemaStatus_oppf[tmp$SkjemaStatus_oppf==-1] <- 0
tmp$HovedDato[is.na(tmp$HovedDato)] <- tmp$OpprettetDato[is.na(tmp$HovedDato)]
tmp <- merge(tmp, RegData[,c("ForlopsID", "Hovedoperasjon")], by = "ForlopsID", all.x = T)
tmp2 <- tmp[which(tolower(substr(tmp$Hovedoperasjon, 1, 3)) == "jfb"), ]
aux <- tmp %>% filter(HovedDato >= "2019-01-01" & HovedDato <= "2019-12-31") %>%
group_by(Sykehusnavn) %>% summarise('Ferdige forløp' = sum(SkjemaStatus==1 & SkjemaStatus_oppf==1, na.rm = T),
'Oppfølging i kladd' = sum(SkjemaStatus==1 & SkjemaStatus_oppf==0, na.rm = T),
'Ferdig basisreg. oppfølging mangler' = sum(SkjemaStatus==1 & is.na(SkjemaStatus_oppf), na.rm = T),
'Basisreg i kladd' = sum(SkjemaStatus==0, na.rm = T),
'N' = n())
aux2 <- tmp2 %>% filter(HovedDato >= "2019-01-01" & HovedDato <= "2019-12-31") %>%
group_by(Sykehusnavn) %>% summarise('Ferdige forløp' = sum(SkjemaStatus==1 & SkjemaStatus_oppf==1, na.rm = T),
'Oppfølging i kladd' = sum(SkjemaStatus==1 & SkjemaStatus_oppf==0, na.rm = T),
'Ferdig basisreg. oppfølging mangler' = sum(SkjemaStatus==1 & is.na(SkjemaStatus_oppf), na.rm = T),
'Basisreg i kladd' = sum(SkjemaStatus==0, na.rm = T),
'N' = n())
ant_skjema <- bind_rows(aux, aux2)
ant_skjema[ant_skjema$Sykehusnavn == "HS-Sandnessjøen", ]
###### Testdata ifm. dataprodukter. Aksel 14.01.2021 ##############################
library(tidyverse)
AlleVarNum <- read.table('I:/norgast/AlleVarNum2021-01-14 13-59-17.txt', header=TRUE, sep=";",
encoding = 'UTF-8', stringsAsFactors = F)
AlleVar <- read.table('I:/norgast/AlleVar2021-01-14 13-59-17.txt', header=TRUE, sep=";",
encoding = 'UTF-8', stringsAsFactors = F)
ForlopOversikt <- read.table('I:/norgast/ForlopsOversikt2021-01-14 13-59-17.txt', header=TRUE, sep=";",
encoding = 'UTF-8', stringsAsFactors = F)
SkjemaOversikt <- read.table('I:/norgast/SkjemaOversikt2021-01-14 13-59-17.txt', header=TRUE, sep=';',
stringsAsFactors = F, encoding = 'UTF-8')
AlleVarNum <- apply(AlleVarNum, 2, function(x){y <- x[sample(length(x), 20)]}) %>% as.data.frame()
AlleVar <- apply(AlleVar, 2, function(x){y <- x[sample(length(x), 20)]}) %>% as.data.frame()
ForlopOversikt <- apply(ForlopOversikt, 2, function(x){y <- x[sample(length(x), 20)]}) %>% as.data.frame()
SkjemaOversikt <- apply(SkjemaOversikt, 2, function(x){y <- x[sample(length(x), 20)]}) %>% as.data.frame()
write.csv2(AlleVar, "I:/norgast/AlleVar.csv", row.names = F, fileEncoding = "Latin1")
write.csv2(AlleVarNum, "I:/norgast/AlleVarNum.csv", row.names = F, fileEncoding = "Latin1")
write.csv2(ForlopOversikt, "I:/norgast/ForlopOversikt.csv", row.names = F, fileEncoding = "Latin1")
write.csv2(SkjemaOversikt, "I:/norgast/SkjemaOversikt.csv", row.names = F, fileEncoding = "Latin1")
##### Linn 26.06.2020 - kvalitetssikring strålingstall ############################
library(tidyverse)
RegData <- read.table('I:/norgast/AlleVarNum2020-04-02 16-59-12.txt', header=TRUE, sep=";", encoding = 'UTF-8')
ForlopData <- read.table('I:/norgast/ForlopsOversikt2020-04-02 16-59-12.txt', header=TRUE, sep=";", encoding = 'UTF-8')
RegData <- RegData[,c('ForlopsID','BMIKategori','VekttapProsent','MedDiabetes','KunCytostatika','KunStraaleterapi',
'KjemoRadioKombo','WHOECOG','ModGlasgowScore','ASA','AnestesiStartKl','Hovedoperasjon','OpDato',
'NyAnastomose','NyStomi','Tilgang','Robotassistanse','ThoraxTilgang','ReLapNarkose','ViktigsteFunn',
'AccordionGrad', 'PRSScore','RegistreringStatus', 'OppfStatus', 'OppfAccordionGrad',
'OppfReLapNarkose', 'OppfViktigsteFunn', 'Avdod', 'AvdodDato', 'BMI', 'Hoveddiagnose', "Hastegrad",
"Rekonstruksjon", "Rekonstruksjonstype", "EndoInterLekkasje", "EndoInterBlod", "PerkDrenasje",
"HoyAmylaseKons", "AvstandAnalVerge", "KunDrenasje", "TelefonKontroll", "FysiskKontroll", "PostopLiggedogn")]
ForlopData <- ForlopData[,c('ErMann', 'AvdRESH', 'Sykehusnavn', 'PasientAlder', 'HovedDato', 'BasisRegStatus',
'ForlopsID', 'PasientID')]
RegData <- merge(RegData, ForlopData, by.x = "ForlopsID", by.y = "ForlopsID")
RegDataAll <- NorgastPreprosess(RegData)
RegData <- RegDataAll[which(RegDataAll$Op_gr==2 & RegDataAll$Malign==1), ]
aux <- RegData %>% group_by(Sykehusnavn, Aar) %>%
summarise(antall_kun_cytostatika = sum(KunCytostatika),
antall_kun_straaling = sum(KunStraaleterapi),
antall_kombo = sum(KjemoRadioKombo),
antall_ingen = sum(KunCytostatika==0 & KunStraaleterapi==0 & KjemoRadioKombo==0),
N=n())
write.csv2(aux, 'forbehandling.csv', row.names = F, fileEncoding = 'Latin1')
aux$straaling <- paste0(aux$antall_kun_straaling + aux$antall_kombo, ' (', aux$N, ')')
aux$kun_cytostatika <- paste0(aux$antall_kun_cytostatika, ' (', aux$N, ')')
aux$kun_straaling <- paste0(aux$antall_kun_straaling, ' (', aux$N, ')')
aux$ingen <- paste0(aux$antall_ingen, ' (', aux$N, ')')
straaling <- aux[,c(1,2,8)] %>% spread(key=Aar, value = straaling, fill = '')
kun_straaling <- aux[,c(1,2,10)] %>% spread(key=Aar, value = kun_straaling, fill = '')
kun_cytostatika <- aux[,c(1,2,9)] %>% spread(key=Aar, value = kun_cytostatika, fill = '')
ingen <- aux[,c(1,2,11)] %>% spread(key=Aar, value = ingen, fill = '')
write.csv2(straaling, 'straaling.csv', row.names = F, fileEncoding = 'Latin1')
write.csv2(kun_straaling, 'kun_straaling.csv', row.names = F, fileEncoding = 'Latin1')
write.csv2(kun_cytostatika, 'kun_cytostatika.csv', row.names = F, fileEncoding = 'Latin1')
write.csv2(ingen, 'ingen_forbehandling.csv', row.names = F, fileEncoding = 'Latin1')
##### St.Olavs 02.06.2020 - postopliggetid Per Even Storli ####################################################
library(tidyverse)
RegData <- read.table('I:/norgast/AlleVarNum2020-04-02 16-59-12.txt', header=TRUE, sep=";", encoding = 'UTF-8')
ForlopData <- read.table('I:/norgast/ForlopsOversikt2020-04-02 16-59-12.txt', header=TRUE, sep=";", encoding = 'UTF-8')
RegData <- RegData[,c('ForlopsID','BMIKategori','VekttapProsent','MedDiabetes','KunCytostatika','KunStraaleterapi',
'KjemoRadioKombo','WHOECOG','ModGlasgowScore','ASA','AnestesiStartKl','Hovedoperasjon','OpDato',
'NyAnastomose','NyStomi','Tilgang','Robotassistanse','ThoraxTilgang','ReLapNarkose','ViktigsteFunn',
'AccordionGrad', 'PRSScore','RegistreringStatus', 'OppfStatus', 'OppfAccordionGrad',
'OppfReLapNarkose', 'OppfViktigsteFunn', 'Avdod', 'AvdodDato', 'BMI', 'Hoveddiagnose', "Hastegrad",
"Rekonstruksjon", "Rekonstruksjonstype", "EndoInterLekkasje", "EndoInterBlod", "PerkDrenasje",
"HoyAmylaseKons", "AvstandAnalVerge", "KunDrenasje", "TelefonKontroll", "FysiskKontroll", "PostopLiggedogn")]
ForlopData <- ForlopData[,c('ErMann', 'AvdRESH', 'Sykehusnavn', 'PasientAlder', 'HovedDato', 'BasisRegStatus',
'ForlopsID', 'PasientID')]
RegData <- merge(RegData, ForlopData, by.x = "ForlopsID", by.y = "ForlopsID")
RegDataAll <- NorgastPreprosess(RegData)
RegData <- RegDataAll[RegDataAll$Sykehusnavn == 'St.Olavs' & RegDataAll$Aar < 2020, ]
RegData <- RegData[(RegData$Op_gr == 3 & RegData$Malign==1) | (RegData$Op_gr == 4 & RegData$Malign==1) | RegData$Op_gr %in% c(5,6), ]
tabell <- RegData %>% group_by(Aar, Operasjonsgrupper) %>% summarise(gj.sn.liggetid = sum(PostopLiggedogn, na.rm = T),
N = sum(!is.na(PostopLiggedogn)))
tabell$gj.sn.liggetid <- paste0(round(tabell$gj.sn.liggetid, 1), ' (', tabell$N, ')')
spread(tabell[,-4], key = Aar, value = gj.sn.liggetid)
RegData <- RegDataAll[RegDataAll$Sykehusnavn != 'St.Olavs' & RegDataAll$Aar < 2020, ]
RegData <- RegData[(RegData$Op_gr == 3 & RegData$Malign==1) | (RegData$Op_gr == 4 & RegData$Malign==1) | RegData$Op_gr %in% c(5,6), ]
tabell <- RegData %>% group_by(Aar, Operasjonsgrupper) %>% summarise(gj.sn.liggetid = sum(PostopLiggedogn, na.rm = T),
N = sum(!is.na(PostopLiggedogn)))
tabell$gj.sn.liggetid <- paste0(round(tabell$gj.sn.liggetid, 1), ' (', tabell$N, ')')
spread(tabell[,-4], key = Aar, value = gj.sn.liggetid)
##### Alta 20.05.2020 - saarruptur ####################################################
RegData <- read.table('I:/norgast/AlleVarNum2020-04-02 16-59-12.txt', header=TRUE, sep=";", encoding = 'UTF-8')
ForlopData <- read.table('I:/norgast/ForlopsOversikt2020-04-02 16-59-12.txt', header=TRUE, sep=";", encoding = 'UTF-8')
RegData <- RegData[,c('ForlopsID','BMIKategori','VekttapProsent','MedDiabetes','KunCytostatika','KunStraaleterapi',
'KjemoRadioKombo','WHOECOG','ModGlasgowScore','ASA','AnestesiStartKl','Hovedoperasjon','OpDato',
'NyAnastomose','NyStomi','Tilgang','Robotassistanse','ThoraxTilgang','ReLapNarkose','ViktigsteFunn',
'AccordionGrad', 'PRSScore','RegistreringStatus', 'OppfStatus', 'OppfAccordionGrad',
'OppfReLapNarkose', 'OppfViktigsteFunn', 'Avdod', 'AvdodDato', 'BMI', 'Hoveddiagnose', "Hastegrad",
"Rekonstruksjon", "Rekonstruksjonstype", "EndoInterLekkasje", "EndoInterBlod", "PerkDrenasje",
"HoyAmylaseKons", "AvstandAnalVerge", "KunDrenasje", "TelefonKontroll", "FysiskKontroll")]
ForlopData <- ForlopData[,c('ErMann', 'AvdRESH', 'Sykehusnavn', 'PasientAlder', 'HovedDato', 'BasisRegStatus', 'ForlopsID', 'PasientID')]
RegData <- merge(RegData, ForlopData, by.x = "ForlopsID", by.y = "ForlopsID")
RegData <- NorgastPreprosess(RegData)
saarruptur <- RegData[RegData$Aar==2018 & RegData$Sykehusnavn=='Hammerfest' & RegData$Saarruptur==1, ]
saarruptur2 <- RegData[RegData$Aar %in% 2016:2018 & RegData$Sykehusnavn=='Hammerfest' & RegData$Op_gr %in% 1:7 &
RegData$Hastegrad_tid==1 & RegData$Tilgang %in% c(1,3), ]
acc3pluss <- RegData[RegData$Aar==2018 & RegData$Sykehusnavn=='Hammerfest' & RegData$AccordionGrad>=3 &
RegData$Malign==1, ]
###### Undersøk Haugesund robotassistert lap 25.03.2020 ###########################
RegData <- read.table('I:/norgast/AlleVarNum2020-03-11 14-52-26.txt', header=TRUE, sep=";",
encoding = 'UTF-8', stringsAsFactors = F)
ForlopData <- read.table('I:/norgast/ForlopsOversikt2020-03-11 14-52-26.txt', header=TRUE, sep=";",
encoding = 'UTF-8', stringsAsFactors = F)
RegData <- RegData[,c('ForlopsID','VekttapProsent','MedDiabetes','KunCytostatika','KunStraaleterapi',
'KjemoRadioKombo','WHOECOG','ModGlasgowScore','ASA','AnestesiStartKl','Hovedoperasjon','OpDato',
'NyAnastomose','NyStomi','Tilgang','Robotassistanse','ThoraxTilgang','ReLapNarkose','ViktigsteFunn',
'AccordionGrad', 'PRSScore','RegistreringStatus', 'OppfStatus', 'OppfAccordionGrad',
'OppfReLapNarkose', 'OppfViktigsteFunn', 'Avdod', 'AvdodDato', 'BMI', 'Hoveddiagnose', "Hastegrad")]
ForlopData <- ForlopData[,c('ErMann', 'AvdRESH', 'Sykehusnavn', 'PasientAlder', 'HovedDato', 'BasisRegStatus', 'ForlopsID', 'PasientID')]
RegData <- merge(RegData, ForlopData, by.x = "ForlopsID", by.y = "ForlopsID")
RegData <- NorgastPreprosess(RegData)
enhetsliste <- RegData[match(unique(RegData$AvdRESH), RegData$AvdRESH), c("AvdRESH", "Sykehusnavn")]
aux <- RegData[which(RegData$Sykehusnavn == 'Haugesund' & RegData$Aar == 2019 & RegData$Op_gr == 2 & RegData$Robotassistanse == 1), ]
aux[,c("PasientID", "ForlopsID")]
###### Data til dekningsgradsanalyse NPR, 17.03.2020 St. Paddy's #########################################################################
RegData <- read.table('I:/norgast/AlleVarNum2020-03-11 14-52-26.txt', header=TRUE, sep=";",
encoding = 'UTF-8', stringsAsFactors = F)
ForlopData <- read.table('I:/norgast/ForlopsOversikt2020-03-11 14-52-26.txt', header=TRUE, sep=";",
encoding = 'UTF-8', stringsAsFactors = F)
RegData <- RegData[,c('ForlopsID','VekttapProsent','MedDiabetes','KunCytostatika','KunStraaleterapi',
'KjemoRadioKombo','WHOECOG','ModGlasgowScore','ASA','AnestesiStartKl','Hovedoperasjon','OpDato',
'NyAnastomose','NyStomi','Tilgang','Robotassistanse','ThoraxTilgang','ReLapNarkose','ViktigsteFunn',
'AccordionGrad', 'PRSScore','RegistreringStatus', 'OppfStatus', 'OppfAccordionGrad',
'OppfReLapNarkose', 'OppfViktigsteFunn', 'Avdod', 'AvdodDato', 'BMI', 'Hoveddiagnose')]
ForlopData <- ForlopData[,c('ErMann', 'AvdRESH', 'Sykehusnavn', 'PasientAlder', 'HovedDato', 'BasisRegStatus', 'ForlopsID', 'PasientID')]
RegData <- merge(RegData, ForlopData, by.x = "ForlopsID", by.y = "ForlopsID")
# RegData$Sykehusnavn[RegData$AvdRESH==700413] <- 'OUS' # Navn på OUS fikses
# RegData$Sykehusnavn <- trimws(RegData$Sykehusnavn)
RegData$op_gr_npr <- 'Annet'
RegData$ncsp_lowercase <- substr(tolower(RegData$Hovedoperasjon), 1, 5)
RegData$op_gr_npr[which(substr(RegData$ncsp_lowercase,1,3)=="jfh")] <- "Kolonreseksjoner"
RegData$op_gr_npr[intersect(which(substr(RegData$ncsp_lowercase,1,3)=="jfb"),
which(as.numeric(substr(RegData$ncsp_lowercase,4,5)) %in% 20:64))] <- "Kolonreseksjoner"
RegData$op_gr_npr[which(substr(RegData$ncsp_lowercase,1,3)=="jgb")] <- "Rektumreseksjoner"
RegData$op_gr_npr[which(substr(RegData$ncsp_lowercase,1,3)=="jcc")] <- "Øsofagusreseksjoner"
RegData$op_gr_npr[which(substr(RegData$ncsp_lowercase,1,3)=="jdc")] <- "Ventrikkelreseksjoner"
RegData$op_gr_npr[which(substr(RegData$ncsp_lowercase,1,3)=="jdd")] <- "Ventrikkelreseksjoner"
RegData$op_gr_npr[which(substr(RegData$ncsp_lowercase,1,3)=="jjb")] <- "Leverreseksjoner"
RegData$op_gr_npr[intersect(which(substr(RegData$ncsp_lowercase,1,3)=="jlc"),
which(as.numeric(substr(RegData$ncsp_lowercase,4,5)) %in% c(0:40, 96)))] <- "Pankreasreseksjoner"
RegData <- RegData[which(RegData$op_gr_npr != 'Annet'), ]
RegData$Aar <- format(as.Date(RegData$HovedDato), '%Y')
RegData <- RegData[RegData$Aar == 2019, ]
RegData <- RegData[RegData$BasisRegStatus == 1, ]
library(tidyverse)
tmp <- RegData %>% group_by(PasientID, HovedDato, Hovedoperasjon) %>% summarise(antall = n(),
ForlopsID = ForlopsID[1])
tmp <- tmp[tmp$antall>1, ]
RegData <- RegData[!(RegData$ForlopsID %in% tmp$ForlopsID), ] # fjern dobbelreg
RegData <- RegData[, c("PasientID", "ForlopsID", "HovedDato", "Hovedoperasjon", "op_gr_npr", "AvdRESH", "Sykehusnavn")]
kobling <- read.table('I:/norgast/NORGAST-334_AllenorgastPasienter_2020-03-11.csv', header=TRUE, sep=",",
encoding = 'UTF-8', stringsAsFactors = F, colClasses = c('integer', 'character'))
names(kobling)[1] <- 'PasientID'
kobling <- kobling[kobling$PasientID %in% unique(RegData$PasientID), ]
write.csv2(kobling, 'I:/norgast/koblingsfil_norgast_2019.csv', row.names = F)
write.csv2(RegData, 'I:/norgast/aktivitetsdata_norgast_2019.csv', row.names = F)
###### Kristoffer Avdøde innen 90 dager, OUS, lever og pankreasreseksjoner 2016-2019, Utlevert 11.03.2020 ################
RegData <- read.table('I:/norgast/AlleVarNum2020-03-11 14-52-26.txt', header=TRUE, sep=";",
encoding = 'UTF-8', stringsAsFactors = F)
ForlopData <- read.table('I:/norgast/ForlopsOversikt2020-03-11 14-52-26.txt', header=TRUE, sep=";",
encoding = 'UTF-8', stringsAsFactors = F)
RegData <- RegData[,c('ForlopsID','VekttapProsent','MedDiabetes','KunCytostatika','KunStraaleterapi',
'KjemoRadioKombo','WHOECOG','ModGlasgowScore','ASA','AnestesiStartKl','Hovedoperasjon','OpDato',
'NyAnastomose','NyStomi','Tilgang','Robotassistanse','ThoraxTilgang','ReLapNarkose','ViktigsteFunn',
'AccordionGrad', 'PRSScore','RegistreringStatus', 'OppfStatus', 'OppfAccordionGrad',
'OppfReLapNarkose', 'OppfViktigsteFunn', 'Avdod', 'AvdodDato', 'BMI', 'Hoveddiagnose', "Hastegrad")]
ForlopData <- ForlopData[,c('ErMann', 'AvdRESH', 'Sykehusnavn', 'PasientAlder', 'HovedDato', 'BasisRegStatus', 'ForlopsID', 'PasientID')]
RegData <- merge(RegData, ForlopData, by.x = "ForlopsID", by.y = "ForlopsID")
RegData <- NorgastPreprosess(RegData)
kobling <- read.table('I:/norgast/NORGAST-334_AllenorgastPasienter_2020-03-11.csv', header=TRUE, sep=",",
encoding = 'UTF-8', stringsAsFactors = F, colClasses = c('integer', 'character'))
uttrekk <- RegData[which(RegData$AvdRESH == 700413 & RegData$Avdod == 1 & RegData$Op_gr %in% 5:7 & RegData$Aar %in% 2016:2019), ]
uttrekk <- uttrekk[order(uttrekk$OperasjonsDato, decreasing = F), ] # Sorter slik at man velger eldste operasjon når flere
uttrekk <- uttrekk[match(unique(uttrekk$PasientID), uttrekk$PasientID), ]
uttrekk$Avdod90 <- 0
uttrekk$Avdod90[which(uttrekk$OpDoedTid <= 90 & uttrekk$OpDoedTid >= 0)] <- 1
uttrekk <- uttrekk[which(uttrekk$Avdod90 == 1), ]
uttrekk <- merge(uttrekk, kobling, by.x = 'PasientID', by.y = 'PID')
uttrekk <- uttrekk [, c("Fnr", "PasientID", "ForlopsID", "OperasjonsDato", "DoedsDato", "Hovedoperasjon")]
write.csv2(uttrekk, 'I:/norgast/norgast_avdod90_OUS_2016-2019.csv', row.names = F, fileEncoding = 'Latin1')
############# Kristiansand 2019 - Utlevering 19.11.2019 ###############################
RegData <- read.table('I:/norgast/AlleVarNum2019-11-19 10-04-46.txt', header=TRUE, sep=";",
encoding = 'UTF-8', stringsAsFactors = F)
ForlopData <- read.table('I:/norgast/ForlopsOversikt2019-11-19 10-05-04.txt', header=TRUE, sep=";",
encoding = 'UTF-8', stringsAsFactors = F)
RegData <- RegData[,c('ForlopsID','VekttapProsent','MedDiabetes','KunCytostatika','KunStraaleterapi',
'KjemoRadioKombo','WHOECOG','ModGlasgowScore','ASA','AnestesiStartKl','Hovedoperasjon','OpDato',
'NyAnastomose','NyStomi','Tilgang','Robotassistanse','ThoraxTilgang','ReLapNarkose','ViktigsteFunn',
'AccordionGrad', 'PRSScore','RegistreringStatus', 'OppfStatus', 'OppfAccordionGrad',
'OppfReLapNarkose', 'OppfViktigsteFunn', 'Avdod', 'AvdodDato', 'BMI', 'Hoveddiagnose', "Hastegrad")]
ForlopData <- ForlopData[,c('ErMann', 'AvdRESH', 'Sykehusnavn', 'PasientAlder', 'HovedDato', 'BasisRegStatus', 'ForlopsID', 'PasientID')]
RegData <- merge(RegData, ForlopData, by.x = "ForlopsID", by.y = "ForlopsID")
RegData <- RegData[which(RegData$AvdRESH == 100353), ]
RegData <- RegData[as.Date(RegData$HovedDato) >= "2019-01-01", ]
RegData <- NorgastPreprosess(RegData)
RegData <- RegData[RegData$Op_gr %in% 1:7, c("OpDato", "erMann", "Alder", "Hovedoperasjon")]
write.csv2(RegData, 'I:/norgast/norgast_kristiansand2019.csv', row.names = F)
############# Stig Norderval - Utlevering 27.08.2019 ###############################
koblingsinfo <- read.table('I:/norgast/AlleNorgastPasienterAugsti2019.csv', header=TRUE, sep=",", colClasses = c('integer', 'character'))
koblingsinfo <- koblingsinfo[match(unique(koblingsinfo$PID), koblingsinfo$PID), ]
RegData <- read.table('I:/norgast/AlleVarNum2019-06-27 12-09-02.txt', header=TRUE, sep=";",
encoding = 'UTF-8', stringsAsFactors = F)
ForlopData <- read.table('I:/norgast/ForlopsOversikt2019-06-27 12-09-18.txt', header=TRUE, sep=";",
encoding = 'UTF-8', stringsAsFactors = F)
RegData <- merge(RegData, ForlopData, by.x = "ForlopsID", by.y = "ForlopsID")
RegData <- RegData[which(RegData$BasisRegStatus == 1), ]
RegData <- RegData[which(substr(tolower(RegData$Hovedoperasjon),1,3)=="jgb"), ]
RegData <- RegData[which(substr(RegData$Hoveddiagnose, 1, 1) == 'C'), ]
RegDataNum <- merge(RegData, koblingsinfo, by.x = "PasientID", by.y = "PID", all.x = T)
RegDataNum <- RegDataNum[which(as.Date(RegDataNum$HovedDato) <= "2018-12-31"), ]
RegData <- read.table('I:/norgast/AlleVar2019-06-27 12-08-46.txt', header=TRUE, sep=";",
encoding = 'UTF-8', stringsAsFactors = F)
RegData <- merge(RegData, ForlopData, by.x = "ForlopsID", by.y = "ForlopsID")
RegDataLabel <- merge(RegData, koblingsinfo, by.x = "PasientID", by.y = "PID", all.x = T)
RegDataLabel <- RegDataLabel[which(RegDataLabel$ForlopsID %in% RegDataNum$ForlopsID), ]
write.csv2(RegDataNum, 'norgastdata_num_27082019.csv', row.names = F)
write.csv2(RegDataLabel, 'norgastdata_label_27082019.csv', row.names = F)
############# Fagråd - Innhold av Annet under årsak til reoperasjon 16.06.2019 ###############################
RegData <- read.table('I:/norgast/AlleVarNum2019-06-12 09-09-03.txt', header=TRUE, sep=";",
encoding = 'UFT-8', stringsAsFactors = F)
ForlopData <- read.table('I:/norgast/ForlopsOversikt2019-06-12 09-09-17.txt', header=TRUE, sep=";",
encoding = 'UFT-8', stringsAsFactors = F)
RegData <- RegData[,c('ForlopsID','VekttapProsent','MedDiabetes','KunCytostatika','KunStraaleterapi',
'KjemoRadioKombo','WHOECOG','ModGlasgowScore','ASA','AnestesiStartKl','Hovedoperasjon','OpDato',
'NyAnastomose','NyStomi','Tilgang','Robotassistanse','ThoraxTilgang','ReLapNarkose','ViktigsteFunn',
'AccordionGrad', 'PRSScore','RegistreringStatus', 'OppfStatus', 'OppfAccordionGrad',
'OppfReLapNarkose', 'OppfViktigsteFunn', 'Avdod', 'AvdodDato', 'BMI', 'Hoveddiagnose', 'OppfAnnenOpIAnestsi', 'AnnenOpIAnestsi')]
ForlopData <- ForlopData[,c('ErMann', 'AvdRESH', 'Sykehusnavn', 'PasientAlder', 'HovedDato', 'BasisRegStatus', 'ForlopsID', 'PasientID')]
RegData <- merge(RegData, ForlopData, by.x = "ForlopsID", by.y = "ForlopsID")
RegData <- NorgastPreprosess(RegData)
RegData$Sykehusnavn <- iconv(RegData$Sykehusnavn, from = 'UTF-8', to = '') # Fiks lokale encoding issues
RegData$Sykehusnavn[RegData$AvdRESH==700413] <- 'OUS' # Navn på OUS fikses
RegData$Sykehusnavn <- trimws(RegData$Sykehusnavn)
RegData <- RegData[RegData$Aar %in% c(2017, 2018), ]
RegData <- RegData[which(RegData$ViktigsteFunn==5), ]
Utlevering <- RegData[, c("PasientID", "OperasjonsDato", "Sykehusnavn")]
Utlevering <- Utlevering[order(Utlevering$Sykehusnavn), ]
write.csv2(Utlevering, 'reopererte_funn_annet.csv', row.names = F)
####### Tall til dekningsgradsanalyse NPR 2018 ##########################################
persondata <- read.csv('I:/norgast/AlleNorgastPasienterApril2019.csv', colClasses = "character")
persondata$PID <- as.numeric(persondata$PID)
# RegData <- read.table('I:/norgast/AlleVarNum2019-04-04 15-53-26.txt', header=TRUE, sep=";",
# encoding = 'UFT-8', stringsAsFactors = F)
# RegData$OpDato <- as.Date(RegData$OpDato)
# RegData$Aar <- format(RegData$OpDato, '%Y')
# RegData <- RegData[RegData$Aar == 2018 & RegData$RegistreringStatus==1, ]
# RegData <- RegData[, c("PasientId", "OpDato", "Hovedoperasjon", "AvdRESH", "SenterNavn")]
# RegData$Hovedoperasjon <- substr(RegData$Hovedoperasjon, 1,5)
#
# setdiff(RegData$PasientId, persondata$PID)
# setdiff(persondata$PID, RegData$PasientId)
# RegData[RegData$PasientId %in% setdiff(RegData$PasientId, persondata$PID), "RegistreringStatus"]
# RegData[RegData$PasientId %in% c(22455, 22458, 22460, 22464), "RegistreringStatus"]
RegData <- read.table('I:/norgast/AlleVarNum2019-04-11 09-02-00.txt', header=TRUE, sep=";",
encoding = 'UFT-8', stringsAsFactors = F)
ForlopData <- read.table('I:/norgast/ForlopsOversikt2019-04-11 08-59-44.txt', header=TRUE, sep=";",
encoding = 'UFT-8', stringsAsFactors = F)
RegData <- RegData[,c('ForlopsID','VekttapProsent','MedDiabetes','KunCytostatika','KunStraaleterapi',
'KjemoRadioKombo','WHOECOG','ModGlasgowScore','ASA','AnestesiStartKl','Hovedoperasjon','OpDato',
'NyAnastomose','NyStomi','Tilgang','Robotassistanse','ThoraxTilgang','ReLapNarkose','ViktigsteFunn',
'AccordionGrad', 'PRSScore','RegistreringStatus', 'OppfStatus', 'OppfAccordionGrad',
'OppfReLapNarkose', 'OppfViktigsteFunn', 'Avdod', 'AvdodDato', 'BMI', 'Hoveddiagnose')]
ForlopData <- ForlopData[,c('ErMann', 'AvdRESH', 'Sykehusnavn', 'PasientAlder', 'HovedDato', 'BasisRegStatus', 'ForlopsID', 'PasientID')]
RegData <- merge(RegData, ForlopData, by.x = "ForlopsID", by.y = "ForlopsID")
RegData <- NorgastPreprosess(RegData)
RegData$Sykehusnavn <- iconv(RegData$Sykehusnavn, from = 'UTF-8', to = '') # Fiks lokale encoding issues
RegData$Sykehusnavn[RegData$AvdRESH==700413] <- 'OUS' # Navn på OUS fikses
RegData$Sykehusnavn <- trimws(RegData$Sykehusnavn)
RegData$op_gr_npr <- 'Annet'
RegData$op_gr_npr[which(substr(RegData$ncsp_lowercase,1,3)=="jfh")] <- "Kolonreseksjoner"
RegData$op_gr_npr[intersect(which(substr(RegData$ncsp_lowercase,1,3)=="jfb"),
which(as.numeric(substr(RegData$ncsp_lowercase,4,5)) %in% 20:64))] <- "Kolonreseksjoner"
RegData$op_gr_npr[which(substr(RegData$ncsp_lowercase,1,3)=="jgb")] <- "Rektumreseksjoner"
RegData$op_gr_npr[which(substr(RegData$ncsp_lowercase,1,3)=="jcc")] <- "Øsofagusreseksjoner"
RegData$op_gr_npr[which(substr(RegData$ncsp_lowercase,1,3)=="jdc")] <- "Ventrikkelreseksjoner"
RegData$op_gr_npr[which(substr(RegData$ncsp_lowercase,1,3)=="jdd")] <- "Ventrikkelreseksjoner"
RegData$op_gr_npr[which(substr(RegData$ncsp_lowercase,1,3)=="jjb")] <- "Leverreseksjoner"
RegData$op_gr_npr[intersect(which(substr(RegData$ncsp_lowercase,1,3)=="jlc"),
which(as.numeric(substr(RegData$ncsp_lowercase,4,5)) %in% c(0:40, 96)))] <- "Pankreasreseksjoner"
RegData <- RegData[RegData$Aar == 2018 & RegData$RegistreringStatus==1, ]
RegData <- RegData[RegData$op_gr_npr != 'Annet', ]
RegData <- RegData[, c("PasientID", "HovedDato", "Hovedoperasjon", "op_gr_npr", "AvdRESH", "Sykehusnavn")]
RegData$Hovedoperasjon <- substr(RegData$Hovedoperasjon, 1,5)
persondata <- persondata[persondata$PID %in% unique(RegData$PasientID), ]
persondata <- persondata[match(unique(persondata$PID), persondata$PID), ]
persondata <- persondata[, c("Fnr", "PID")]
write.csv2(persondata, 'I:/norgast/koblingsfil_norgast.csv', row.names = F)
write.csv2(RegData, 'I:/norgast/aktivitetsdata_norgast.csv', row.names = F)
NoRGastObligOperasjoner2018 <- as.data.frame(addmargins(table(RegData[, c('Sykehusnavn', 'op_gr_npr')], useNA = 'ifany')))
NoRGastObligOperasjoner2018 <- tidyr::spread(data = NoRGastObligOperasjoner2018,key = op_gr_npr, value = Freq)
NoRGastObligOperasjoner2018$AvdRESH <- RegData$AvdRESH[match(NoRGastObligOperasjoner2018$Sykehusnavn, RegData$Sykehusnavn)]
NoRGastObligOperasjoner2018 <- NoRGastObligOperasjoner2018[, c(dim(NoRGastObligOperasjoner2018)[2],1:(dim(NoRGastObligOperasjoner2018)[2]-1))]
write.csv2(NoRGastObligOperasjoner2018, 'I:/norgast/norgast_telling.csv', row.names = F)
###### Stig Norderval 08.02.2019 Pasienter ved UNN - Tromsø i NoRGast med rektum elektiv, malign 2016 og 2017 #########
RegData <- read.table('I:/norgast/AlleVarNum2018-12-20 12-31-21.txt', header=TRUE, sep=";",
encoding = 'UFT-8', stringsAsFactors = F)
ForlopData <- read.table('I:/norgast/ForlopsOversikt2018-12-20 12-31-43.txt', header=TRUE, sep=";",
encoding = 'UFT-8', stringsAsFactors = F)
RegData <- RegData[,c('ForlopsID','VekttapProsent','MedDiabetes','KunCytostatika','KunStraaleterapi',
'KjemoRadioKombo','WHOECOG','ModGlasgowScore','ASA','AnestesiStartKl','Hovedoperasjon','OpDato',
'NyAnastomose','NyStomi','Tilgang','Robotassistanse','ThoraxTilgang','ReLapNarkose','ViktigsteFunn',
'AccordionGrad', 'PRSScore','RegistreringStatus', 'OppfStatus', 'OppfAccordionGrad',
'OppfReLapNarkose', 'OppfViktigsteFunn', 'Avdod', 'AvdodDato', 'BMI', 'Hoveddiagnose'
, "Hastegrad")]
ForlopData <- ForlopData[,c('ErMann', 'AvdRESH', 'Sykehusnavn', 'PasientAlder', 'HovedDato', 'BasisRegStatus', 'ForlopsID', 'PasientID')]
RegData <- merge(RegData, ForlopData, by.x = "ForlopsID", by.y = "ForlopsID")
RegData <- NorgastPreprosess(RegData)
RegData$Sykehusnavn <- iconv(RegData$Sykehusnavn, from = 'UTF-8', to = '') # Fiks lokale encoding issues
RegData$Sykehusnavn[RegData$AvdRESH==700413] <- 'OUS' # Navn på OUS fikses
RegData$Sykehusnavn <- trimws(RegData$Sykehusnavn)
RegData <- RegData[RegData$Aar %in% c(2016,2017), ]
RegData <- RegData[which(RegData$Malign == 1 & RegData$Op_gr == 2 & RegData$Sykehusnavn == 'UNN-Tromsø'), ]
write.csv2(RegData[, c("ForlopsID", "PasientID", "OperasjonsDato", "Hovedoperasjon", "Hoveddiagnose")],
'stig08022019.csv', row.names = F)
### Trond Dehli - 21.09.2018 Liste av PID robotassisterte op. ved St. Olavs ######################################################
RegData <- read.table('I:/norgast/AlleVariablerNum2018-09-21 08-38-12.txt', header=TRUE, sep=";", encoding = 'UFT-8')
ForlopData <- read.table('I:/norgast/ForlopsOversikt2018-09-21 08-38-23.txt', header=TRUE, sep=";", encoding = 'UFT-8')
RegData <- RegData[,c('ForlopsID','BMIKategori','VekttapProsent','MedDiabetes','KunCytostatika','KunStraaleterapi',
'KjemoRadioKombo','WHOECOG','ModGlasgowScore','ASA','AnestesiStartKl','Hovedoperasjon','OpDato',
'NyAnastomose','NyStomi','Tilgang','Robotassistanse','ThoraxTilgang','ReLapNarkose','ViktigsteFunn',
'AccordionGrad', 'PRSScore','RegistreringStatus', 'OppfStatus', 'OppfAccordionGrad',
'OppfReLapNarkose', 'OppfViktigsteFunn', 'Avdod', 'AvdodDato', 'BMI', 'Hoveddiagnose')]
ForlopData <- ForlopData[,c('ErMann', 'AvdRESH', 'Sykehusnavn', 'PasientAlder', 'HovedDato', 'BasisRegStatus', 'ForlopsID', 'PasientID')]
RegData <- merge(RegData, ForlopData, by.x = "ForlopsID", by.y = "ForlopsID")
RegData <- NorgastPreprosess(RegData)
RegData$Sykehusnavn <- iconv(RegData$Sykehusnavn, from = 'UTF-8', to = '') # Fiks lokale encoding issues
RegData <- RegData[RegData$AvdRESH == 601225 & RegData$HovedDato >= '2017-01-01' & RegData$HovedDato <= '2017-12-31', ]
RegData <- RegData[which(substr(RegData$Hoveddiagnose, 1, 3) %in% c('C18', 'C19')), ]
RegData <- RegData[which(substr(RegData$ncsp_lowercase,1,3) %in% c("jfb", 'jfh')), ]
RegData <- RegData[, c("Alder", "erMann", "OperasjonsDato", "Hovedoperasjon")]
write.csv2(RegData, 'UtleveringColoncancer.csv', row.names = F)
### Linn - 12.09.2018 Liste av PID robotassisterte op. ved St. Olavs ######################################################
RegData <- read.table('I:/norgast/AlleVariablerNum2018-09-12 08-52-43.txt', header=TRUE, sep=";", encoding = 'UFT-8')
ForlopData <- read.table('I:/norgast/ForlopsOversikt2018-09-12 08-52-54.txt', header=TRUE, sep=";", encoding = 'UFT-8')
RegData <- RegData[,c('ForlopsID','BMIKategori','VekttapProsent','MedDiabetes','KunCytostatika','KunStraaleterapi',
'KjemoRadioKombo','WHOECOG','ModGlasgowScore','ASA','AnestesiStartKl','Hovedoperasjon','OpDato',
'NyAnastomose','NyStomi','Tilgang','Robotassistanse','ThoraxTilgang','ReLapNarkose','ViktigsteFunn',
'AccordionGrad', 'PRSScore','RegistreringStatus', 'OppfStatus', 'OppfAccordionGrad',
'OppfReLapNarkose', 'OppfViktigsteFunn', 'Avdod', 'AvdodDato', 'BMI', 'Hoveddiagnose')]
ForlopData <- ForlopData[,c('ErMann', 'AvdRESH', 'Sykehusnavn', 'PasientAlder', 'HovedDato', 'BasisRegStatus', 'ForlopsID', 'PasientID')]
RegData <- merge(RegData, ForlopData, by.x = "ForlopsID", by.y = "ForlopsID")
RegData <- NorgastPreprosess(RegData)
RegData$Sykehusnavn <- iconv(RegData$Sykehusnavn, from = 'UTF-8', to = '') # Fiks lokale encoding issues
RegData <- RegData[RegData$Sykehusnavn=='St.Olavs', ]
RegData[which(RegData$Robotassistanse==1), c("PasientID", "ForlopsID")]
### Linn - 18.06.2018 Liste av PID og op.dato for utvalgte op.koder ######################################################
RegData <- read.table('I:/norgast/AlleVariablerNum2018-06-14 09-40-44.txt', header=TRUE, sep=";", encoding = 'UFT-8')
ForlopData <- read.table('I:/norgast/ForlopsOversikt2018-06-14 09-40-55.txt', header=TRUE, sep=";", encoding = 'UFT-8')
RegData <- RegData[,c('ForlopsID','BMIKategori','VekttapProsent','MedDiabetes','KunCytostatika','KunStraaleterapi',
'KjemoRadioKombo','WHOECOG','ModGlasgowScore','ASA','AnestesiStartKl','Hovedoperasjon','OpDato',
'NyAnastomose','NyStomi','Tilgang','Robotassistanse','ThoraxTilgang','ReLapNarkose','ViktigsteFunn',
'AccordionGrad', 'PRSScore','RegistreringStatus', 'OppfStatus', 'OppfAccordionGrad',
'OppfReLapNarkose', 'OppfViktigsteFunn', 'Avdod', 'AvdodDato', 'BMI', 'Hoveddiagnose')]
ForlopData <- ForlopData[,c('ErMann', 'AvdRESH', 'Sykehusnavn', 'PasientAlder', 'HovedDato', 'BasisRegStatus', 'ForlopsID', 'PasientID')]
RegData <- merge(RegData, ForlopData, by.x = "ForlopsID", by.y = "ForlopsID")
RegData <- NorgastPreprosess(RegData)
RegData$Sykehusnavn <- iconv(RegData$Sykehusnavn, from = 'UTF-8', to = '') # Fiks lokale encoding issues
RegData <- RegData[RegData$AvdRESH==601225, ]
RegData <- RegData[which(substr(RegData$ncsp_lowercase, 1, 3) %in% 'jfb'), ]
RegData <- RegData[which(as.numeric(substr(RegData$ncsp_lowercase, 4, 5)) %in% 21:54), ]
RegData <- RegData[RegData$Aar < 2018, ]
utlevering <- RegData[, c("PasientID", "OperasjonsDato")]
write.csv2(utlevering, 'Utlevering_Linn_18.06.2018.csv', row.names = F)
### Stig Norderval - 14.06.2018 ###############################################################
RegData <- read.table('I:/norgast/AlleVariablerNum2018-06-14 09-40-44.txt', header=TRUE, sep=";", encoding = 'UFT-8')
ForlopData <- read.table('I:/norgast/ForlopsOversikt2018-06-14 09-40-55.txt', header=TRUE, sep=";", encoding = 'UFT-8')
RegData <- RegData[,c('ForlopsID','BMIKategori','VekttapProsent','MedDiabetes','KunCytostatika','KunStraaleterapi',
'KjemoRadioKombo','WHOECOG','ModGlasgowScore','ASA','AnestesiStartKl','Hovedoperasjon','OpDato',
'NyAnastomose','NyStomi','Tilgang','Robotassistanse','ThoraxTilgang','ReLapNarkose','ViktigsteFunn',
'AccordionGrad', 'PRSScore','RegistreringStatus', 'OppfStatus', 'OppfAccordionGrad',
'OppfReLapNarkose', 'OppfViktigsteFunn', 'Avdod', 'AvdodDato', 'BMI', 'Hoveddiagnose')]
ForlopData <- ForlopData[,c('ErMann', 'AvdRESH', 'Sykehusnavn', 'PasientAlder', 'HovedDato', 'BasisRegStatus', 'ForlopsID', 'PasientID')]
RegData <- merge(RegData, ForlopData, by.x = "ForlopsID", by.y = "ForlopsID")
RegData <- NorgastPreprosess(RegData)
RegData$Sykehusnavn <- iconv(RegData$Sykehusnavn, from = 'UTF-8', to = '') # Fiks lokale encoding issues
# RegData$Sykehusnavn[RegData$AvdRESH==700413] <- 'OUS' # Navn på OUS fikses
RegData$Sykehusnavn <- trimws(RegData$Sykehusnavn) # Fjern mellomrom før og etter sykehusnavn
width=600
height=700
sideTxt='Sykehus'
decreasing=F
terskel=10
minstekrav = NA
maal = NA
skriftStr=1.3
pktStr=1.4
legPlass='top'
minstekravTxt='Min.'
maalTxt='Mål'
graaUt=NA
minald=0
maxald=130
erMann <- 99
inkl_konf <- T
elektiv=99
datoFra <- '2015-01-01'
datoTil <- '2050-01-01'
tittel <- ''
hentData <- F
preprosess <- F
BMI=''
minPRS=0
maxPRS=2
ASA=''
whoEcog= ''
ncsp=''
forbehandling=99
valgtShus=c('')
reseksjonsGr <- ''
malign <- 99
annet_format_ut <- F
ut_format <- 'wmf'
reshID <- 601225
valgtVar <- 'Saarruptur'
tilgang=1
reseksjonsGr <- ''
enhetsUtvalg <- 1
outfile <- 'fig1.pdf'
if (annet_format_ut) {outfile <- paste0(substr(outfile, 1, nchar(outfile)-3), ut_format)}
FigAndeler(RegData, valgtVar=valgtVar, reseksjonsGr='', outfile=outfile, datoFra='2014-01-01',
datoTil=datoTil, reshID=reshID, enhetsUtvalg=enhetsUtvalg, tilgang=tilgang)
outfile <- 'fig2.pdf'
if (annet_format_ut) {outfile <- paste0(substr(outfile, 1, nchar(outfile)-3), ut_format)}
NorgastFigAndelTid(RegData, valgtVar=valgtVar, reseksjonsGr='', outfile=outfile, datoFra='2014-01-01',
datoTil=datoTil, reshID=reshID, enhetsUtvalg=enhetsUtvalg, tilgang=tilgang)
outfile <- 'fig2_konf.pdf'
if (annet_format_ut) {outfile <- paste0(substr(outfile, 1, nchar(outfile)-3), ut_format)}
NorgastFigAndelTid(RegData, valgtVar=valgtVar, reseksjonsGr='', outfile=outfile, datoFra='2014-01-01',
datoTil=datoTil, reshID=reshID, enhetsUtvalg=enhetsUtvalg, tilgang=tilgang, inkl_konf=inkl_konf)
outfile <- 'fig3.pdf'
if (annet_format_ut) {outfile <- paste0(substr(outfile, 1, nchar(outfile)-3), ut_format)}
FigAndeler(RegData[RegData$Op_gr %in% 1:2, ], valgtVar=valgtVar, reseksjonsGr='', outfile=outfile, datoFra='2014-01-01',
datoTil=datoTil, reshID=reshID, enhetsUtvalg=enhetsUtvalg, tilgang=tilgang)
outfile <- 'fig4.pdf'
NorgastFigAndelTid(RegData[RegData$Op_gr %in% 1:2, ], valgtVar=valgtVar, reseksjonsGr='', outfile=outfile, datoFra='2014-01-01',
datoTil=datoTil, reshID=reshID, enhetsUtvalg=enhetsUtvalg, tilgang=tilgang)
outfile <- 'fig4_konf.pdf'
if (annet_format_ut) {outfile <- paste0(substr(outfile, 1, nchar(outfile)-3), ut_format)}
NorgastFigAndelTid(RegData[RegData$Op_gr %in% 1:2, ], valgtVar=valgtVar, reseksjonsGr='', outfile=outfile, datoFra='2014-01-01',
datoTil=datoTil, reshID=reshID, enhetsUtvalg=enhetsUtvalg, tilgang=tilgang, inkl_konf=inkl_konf)
valgtVar <- 'Anastomoselekkasje'
reseksjonsGr <- '(JFB[2-5][0-9]|JFB6[0-4])|JFH'
outfile <- 'fig5.pdf'
if (annet_format_ut) {outfile <- paste0(substr(outfile, 1, nchar(outfile)-3), ut_format)}
FigAndeler(RegData, valgtVar=valgtVar, reseksjonsGr=reseksjonsGr, outfile=outfile, datoFra='2014-01-01',
datoTil=datoTil, reshID=reshID, enhetsUtvalg=enhetsUtvalg)
outfile <- 'fig6.pdf'
if (annet_format_ut) {outfile <- paste0(substr(outfile, 1, nchar(outfile)-3), ut_format)}
FigAndeler(RegData, valgtVar=valgtVar, reseksjonsGr=reseksjonsGr, outfile=outfile, datoFra='2014-01-01',
datoTil='2017-08-31', reshID=reshID, enhetsUtvalg=enhetsUtvalg)
outfile <- 'fig7.pdf'
if (annet_format_ut) {outfile <- paste0(substr(outfile, 1, nchar(outfile)-3), ut_format)}
FigAndeler(RegData, valgtVar=valgtVar, reseksjonsGr=reseksjonsGr, outfile=outfile, datoFra='2017-09-01',
datoTil=datoTil, reshID=reshID, enhetsUtvalg=enhetsUtvalg)
outfile <- 'fig8.pdf'
if (annet_format_ut) {outfile <- paste0(substr(outfile, 1, nchar(outfile)-3), ut_format)}
NorgastFigAndelTid(RegData, valgtVar=valgtVar, reseksjonsGr=reseksjonsGr, outfile=outfile, datoFra='2014-01-01',
datoTil=datoTil, reshID=reshID, enhetsUtvalg=enhetsUtvalg, tilgang=tilgang)
outfile <- 'fig8_konf.pdf'
if (annet_format_ut) {outfile <- paste0(substr(outfile, 1, nchar(outfile)-3), ut_format)}
NorgastFigAndelTid(RegData, valgtVar=valgtVar, reseksjonsGr=reseksjonsGr, outfile=outfile, datoFra='2014-01-01',
datoTil=datoTil, reshID=reshID, enhetsUtvalg=enhetsUtvalg, tilgang=tilgang, inkl_konf=inkl_konf)
### Linn Nymo/Kristin Woll - 07.05.2018 ###############################################################
library(norgast)
rm(list = ls())
RegData <- read.table('I:/norgast/AlleVariablerNum2018-04-24 12-12-33.txt', header=TRUE, sep=";", encoding = 'UFT-8')
ForlopData <- read.table('I:/norgast/ForlopsOversikt2018-04-24 12-12-43.txt', header=TRUE, sep=";", encoding = 'UFT-8')
RegData <- RegData[,c('ForlopsID','BMIKategori','VekttapProsent','MedDiabetes','KunCytostatika','KunStraaleterapi',
'KjemoRadioKombo','WHOECOG','ModGlasgowScore','ASA','AnestesiStartKl','Hovedoperasjon','OpDato',
'NyAnastomose','NyStomi','Tilgang','Robotassistanse','ThoraxTilgang','ReLapNarkose','ViktigsteFunn',
'AccordionGrad', 'PRSScore','RegistreringStatus', 'OppfStatus', 'OppfAccordionGrad',
'OppfReLapNarkose', 'OppfViktigsteFunn', 'Avdod', 'AvdodDato', 'BMI', 'Hoveddiagnose')]
ForlopData <- ForlopData[,c('ErMann', 'AvdRESH', 'Sykehusnavn', 'PasientAlder', 'HovedDato', 'BasisRegStatus', 'ForlopsID', 'PasientID')]
RegData <- merge(RegData, ForlopData, by.x = "ForlopsID", by.y = "ForlopsID")
RegData <- NorgastPreprosess(RegData)
rap_aar <- 2017 # Året rapporten skal kjøres for
datoFra= paste0(rap_aar, '-01-01')
datoTil= paste0(rap_aar, '-12-31')
RegData$Sykehusnavn <- iconv(RegData$Sykehusnavn, from = 'UTF-8', to = '') # Fiks lokale encoding issues
RegData <- RegData[RegData$Aar==rap_aar, ]
RegData <- RegData[RegData$Sykehusnavn=='UNN-Tromsø' & RegData$Op_gr==7, ]
write.csv2(RegData[, c("PasientID", "ForlopsID", "OpDato", "Hovedoperasjon")], 'AndrePankreasUNN2017.csv', row.names = F)
### Linn Nymo, avdøde Skien og Gjøvik - 07.05.2018 ###############################################################
library(norgast)
rm(list = ls())
RegData <- read.table('I:/norgast/AlleVariablerNum2018-04-24 12-12-33.txt', header=TRUE, sep=";", encoding = 'UFT-8')
ForlopData <- read.table('I:/norgast/ForlopsOversikt2018-04-24 12-12-43.txt', header=TRUE, sep=";", encoding = 'UFT-8')
RegData <- RegData[,c('ForlopsID','BMIKategori','VekttapProsent','MedDiabetes','KunCytostatika','KunStraaleterapi',
'KjemoRadioKombo','WHOECOG','ModGlasgowScore','ASA','AnestesiStartKl','Hovedoperasjon','OpDato',
'NyAnastomose','NyStomi','Tilgang','Robotassistanse','ThoraxTilgang','ReLapNarkose','ViktigsteFunn',
'AccordionGrad', 'PRSScore','RegistreringStatus', 'OppfStatus', 'OppfAccordionGrad',
'OppfReLapNarkose', 'OppfViktigsteFunn', 'Avdod', 'AvdodDato', 'BMI', 'Hoveddiagnose')]
ForlopData <- ForlopData[,c('ErMann', 'AvdRESH', 'Sykehusnavn', 'PasientAlder', 'HovedDato', 'BasisRegStatus', 'ForlopsID', 'PasientID')]
RegData <- merge(RegData, ForlopData, by.x = "ForlopsID", by.y = "ForlopsID")
RegData <- NorgastPreprosess(RegData)
rap_aar <- 2017 # Året rapporten skal kjøres for
datoFra= paste0(rap_aar, '-01-01')
datoTil= paste0(rap_aar, '-12-31')
RegData$Sykehusnavn <- iconv(RegData$Sykehusnavn, from = 'UTF-8', to = '') # Fiks lokale encoding issues
RegData <- RegData[RegData$Aar==rap_aar, ]
RegData <- RegData[RegData$Sykehusnavn %in% c('Skien', 'SI-Gjøvik') & RegData$Op_gr==1, ]
RegData <- RegData[RegData$Hastegrad == 1 & RegData$Malign==0, ]
### Stig Norderval - 13.04.2018 ###############################################################
library(norgast)
rm(list = ls())
RegData <- read.table('I:/norgast/AlleVariablerNum2018-04-13 08-48-49.txt', header=TRUE, sep=";", encoding = 'UFT-8')
ForlopData <- read.table('I:/norgast/ForlopsOversikt2018-04-13 08-48-58.txt', header=TRUE, sep=";", encoding = 'UFT-8')
RegData <- RegData[,c('ForlopsID','BMIKategori','VekttapProsent','MedDiabetes','KunCytostatika','KunStraaleterapi',
'KjemoRadioKombo','WHOECOG','ModGlasgowScore','ASA','AnestesiStartKl','Hovedoperasjon','OpDato',
'NyAnastomose','NyStomi','Tilgang','Robotassistanse','ThoraxTilgang','ReLapNarkose','ViktigsteFunn',
'AccordionGrad', 'PRSScore','RegistreringStatus', 'OppfStatus', 'OppfAccordionGrad',
'OppfReLapNarkose', 'OppfViktigsteFunn', 'Avdod', 'AvdodDato', 'BMI', "Hoveddiagnose")]
ForlopData <- ForlopData[,c('ErMann', 'AvdRESH', 'Sykehusnavn', 'PasientAlder', 'HovedDato', 'BasisRegStatus', 'ForlopsID', 'PasientID')]
RegData <- merge(RegData, ForlopData, by.x = "ForlopsID", by.y = "ForlopsID")
RegData <- NorgastPreprosess(RegData)
robot <- RegData[RegData$Op_gr==2 & RegData$Malign == 1 & RegData$Tilgang %in% c(2,3) & RegData$Robotassistanse==1, ]
table(robot$Tilgang)
### Hent tall til nasjonal rapport over dekningsgrad og indikatorer ########################################
# Les inn data
RegData <- read.table('P:/MinData/norgast/AlleVariablerNum2017-10-31 12-12-24.txt', header=TRUE, sep=";", encoding = 'UFT-8')
ForlopData <- read.table('P:/MinData/norgast/ForlopsOversikt2017-10-31 12-12-22.txt', header=TRUE, sep=";", encoding = 'UFT-8')
RegData <- RegData[,c('ForlopsID','BMIKategori', 'BMI', 'VekttapProsent','MedDiabetes','KunCytostatika','KunStraaleterapi',
'KjemoRadioKombo','WHOECOG','ModGlasgowScore','ASA','AnestesiStartKl','Hovedoperasjon','OpDato',
'NyAnastomose','NyStomi','Tilgang','Robotassistanse','ThoraxTilgang','ReLapNarkose','ViktigsteFunn',
'AccordionGrad', 'PRSScore','RegistreringStatus', 'OppfStatus', 'OppfAccordionGrad',
'OppfReLapNarkose', 'OppfViktigsteFunn', 'Avdod', 'AvdodDato', 'PostopLiggedogn', "Hoveddiagnose")]
ForlopData <- ForlopData[,c('ErMann', 'AvdRESH', 'Sykehusnavn', 'PasientAlder', 'HovedDato', 'BasisRegStatus', 'ForlopsID', 'PasientID')]
RegData <- merge(RegData, ForlopData, by.x = "ForlopsID", by.y = "ForlopsID")
rm(ForlopData)
RegData <- NorgastPreprosess(RegData=RegData)
RegData <- RegData[RegData$Aar == 2016, ]
RegData$Sykehusnavn <- iconv(RegData$Sykehusnavn, 'UTF-8', '')
kolon <- data.frame(AvdRESH=c(4204082, 108357, 700922,114271, 4204500, 102141, 601231, 601225),
Sykehusnavn=c('Drammen sykehus', 'Sykehuset Innlandet Lillehamme', 'Haukeland Universitetssykehus',
'Helse Stavanger HF', 'Molde sjukehus', 'Rana sykehus', 'UNN Harstad', 'UNN Tromsø'))
lever <- data.frame(AvdRESH=c(700413, 700922, 114271, 107440, 601225),
Sykehusnavn=c('Oslo universitetssykehus HF', 'Haukeland Universitetssykehus', 'Helse Stavanger HF',
'St. Olavs Hospital HF', 'UNN Tromsø'))
pankreas <- lever
RegData$Op_gr[RegData$Op_gr==7] <- 6
RegData <- RegData[RegData$Op_gr %in% c(1, 5, 6), ]
x11()
tmp <- NorgastFigAndelStabelGrVar(RegData=RegData[RegData$Op_gr==1, ], valgtVar='AccordionGrad', elektiv=1, outfile='', reshID=601225, Ngrense=10)
aux<-substr(tmp$N, 3,6)
aux[substr(aux,1,1)=='<']<-''
aux<-as.numeric(aux)
kolondata <- data.frame(shus=tmp$shus, andel=c(colSums(tmp$andeler),NA), N=aux)
kolondata$AvdRESH <- RegData$AvdRESH[match(kolondata$shus, RegData$Sykehusnavn)]
kolondata <- kolondata[kolondata$AvdRESH %in% kolon$AvdRESH, ]
kolondata$andel <- round(kolondata$andel, 1)
x11()
tmp <- NorgastFigAndelStabelGrVar(RegData=RegData[RegData$Op_gr==5, ], valgtVar='AccordionGrad', outfile='', reshID=601225, Ngrense=10)
aux<-substr(tmp$N, 3,6)
aux[substr(aux,1,1)=='<']<-''
aux<-as.numeric(aux)
leverdata <- data.frame(shus=tmp$shus, andel=c(colSums(tmp$andeler),NA), N=aux)
leverdata$AvdRESH <- RegData$AvdRESH[match(leverdata$shus, RegData$Sykehusnavn)]
leverdata <- leverdata[leverdata$AvdRESH %in% lever$AvdRESH, ]
leverdata$andel <- round(leverdata$andel, 1)
x11()
tmp <- NorgastFigAndelStabelGrVar(RegData=RegData[RegData$Op_gr==6, ], valgtVar='AccordionGrad', outfile='', reshID=601225, Ngrense=10)
aux<-substr(tmp$N, 3,6)
aux[substr(aux,1,1)=='<']<-''
aux<-as.numeric(aux)
pankreasdata <- data.frame(shus=tmp$shus, andel=c(colSums(tmp$andeler),NA), N=aux)
pankreasdata$AvdRESH <- RegData$AvdRESH[match(pankreasdata$shus, RegData$Sykehusnavn)]
pankreasdata <- pankreasdata[pankreasdata$AvdRESH %in% pankreas$AvdRESH, ]
pankreasdata$andel <- round(pankreasdata$andel, 1)
kolondata[,c(1,3,2)]
leverdata[,c(1,3,2)]
pankreasdata[,c(1,3,2)]
### PID-liste Vestfold - 55 pasienter til valideringsprosjekt ########################################
# Les inn data
RegData <- read.table('P:/MinData/norgast/AlleVariablerNum2017-10-31 12-12-24.txt', header=TRUE, sep=";", encoding = 'UFT-8')
ForlopData <- read.table('P:/MinData/norgast/ForlopsOversikt2017-10-31 12-12-22.txt', header=TRUE, sep=";", encoding = 'UFT-8')
RegData <- RegData[,c('ForlopsID','BMIKategori', 'BMI', 'VekttapProsent','MedDiabetes','KunCytostatika','KunStraaleterapi',
'KjemoRadioKombo','WHOECOG','ModGlasgowScore','ASA','AnestesiStartKl','Hovedoperasjon','OpDato',
'NyAnastomose','NyStomi','Tilgang','Robotassistanse','ThoraxTilgang','ReLapNarkose','ViktigsteFunn',
'AccordionGrad', 'PRSScore','RegistreringStatus', 'OppfStatus', 'OppfAccordionGrad',
'OppfReLapNarkose', 'OppfViktigsteFunn', 'Avdod', 'AvdodDato', 'PostopLiggedogn', "Hoveddiagnose")]
ForlopData <- ForlopData[,c('ErMann', 'AvdRESH', 'Sykehusnavn', 'PasientAlder', 'HovedDato', 'BasisRegStatus', 'ForlopsID', 'PasientID')]
RegData <- merge(RegData, ForlopData, by.x = "ForlopsID", by.y = "ForlopsID")
RegData <- NorgastPreprosess(RegData=RegData)
RegData <- RegData[RegData$Aar == 2016 & RegData$Sykehusnavn == 'Sykehuset i Vestfold HF', ]
set.seed(78239955)
pidlist <- sample(RegData$PasientID, 55)
write.csv2(pidlist, 'PidValideringNoRGastVestfold.csv', row.names = F)
### Forespørsel fra Lone 31.10.2017 ######################################
# Les inn data
RegData <- read.table('P:/MinData/norgast/AlleVariablerNum2017-10-31 12-12-24.txt', header=TRUE, sep=";", encoding = 'UFT-8')
ForlopData <- read.table('P:/MinData/norgast/ForlopsOversikt2017-10-31 12-12-22.txt', header=TRUE, sep=";", encoding = 'UFT-8')
RegData <- RegData[,c('ForlopsID','BMIKategori', 'BMI', 'VekttapProsent','MedDiabetes','KunCytostatika','KunStraaleterapi',
'KjemoRadioKombo','WHOECOG','ModGlasgowScore','ASA','AnestesiStartKl','Hovedoperasjon','OpDato',
'NyAnastomose','NyStomi','Tilgang','Robotassistanse','ThoraxTilgang','ReLapNarkose','ViktigsteFunn',
'AccordionGrad', 'PRSScore','RegistreringStatus', 'OppfStatus', 'OppfAccordionGrad',
'OppfReLapNarkose', 'OppfViktigsteFunn', 'Avdod', 'AvdodDato', 'PostopLiggedogn', "Hoveddiagnose")]
ForlopData <- ForlopData[,c('ErMann', 'AvdRESH', 'Sykehusnavn', 'PasientAlder', 'HovedDato', 'BasisRegStatus', 'ForlopsID', 'PasientID')]
RegData <- merge(RegData, ForlopData, by.x = "ForlopsID", by.y = "ForlopsID")
RegData <- NorgastPreprosess(RegData=RegData)
RegData <- RegData[RegData$HovedDato >= '2016-01-01', ] # Fra 2016
RegData <- RegData[substr(RegData$ncsp_lowercase, 1, 5) %in% c('jlc10', 'jlc11'), ] # Distale pankreas
RegData <- RegData[RegData$Sykehusnavn == 'St. Olavs Hospital HF', ]
table(RegData$Aar, RegData$Kvartal, useNA = 'ifany')
Add the following code to your website.
For more information on customizing the embed code, read Embedding Snippets.