knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE) knitr::opts_knit$set(root.dir = "./") library(tidyverse)
第4回NDBオープンデータから「外来(院外)性年齢別薬効分類別数量」
性差によって使用数が大きく異なる薬剤はなんだろうか?
library(openNDB) data <- suppressMessages(tidy_syohouyaku_sex_age("../NDBdata/original/syohouyaku/sex_age/h29_naifuku_gairai_ingai_sex_age.xlsx")) # or load parquet file # data <- arrow::read_parquet("../NDBdata/apache/syohouyaku/sex_age/h29_naifuku_gairai_ingai_sex_age.parquet") head(data)
差だと処方回数の多い薬剤が有利になるので割合をみる。なおn/0=Inf, 0/0=NaNとなる。今回はともに0となる場合は性差はないので気にしなくていい。
data_trans <- data %>% dplyr::select(drugname, sex, count) %>% dplyr::mutate(sex=factor(sex, levels = c(0,1), labels=c("male","female"))) %>% dplyr::group_by(drugname, sex) %>% dplyr::summarise(sum(count, na.rm = TRUE)) %>% tidyr::pivot_wider(names_from = sex, values_from = 3) %>% dplyr::mutate(diff_by_sex = female/male) head(data_trans)
data_trans %>% dplyr::filter(diff_by_sex==0)
135薬剤が該当した。
data_trans %>% dplyr::filter(diff_by_sex!=0) %>% dplyr::arrange(diff_by_sex)
data_trans %>% dplyr::filter(diff_by_sex!=Inf) %>% dplyr::arrange(desc(diff_by_sex))
data_trans %>% dplyr::filter(diff_by_sex==Inf)
121薬剤が該当した。
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