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在临床研究和药物动力学分析中，如何标记和处理药物给药的数据是非常关键的。今天我们将讨论如何利用R语言中的dplyr包来标记一个数据集中每个ID的首次和末次给药事件，并展示如何通过实际案例实现这一目标。

数据背景

假设我们有如下数据框，包含了多个ID的多次观察数据：

df <- data.frame( ID = c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2), TIME = c(0, 1, 8, 12, 24, 32, 36, 0, 12, 24, 36, 48, 60), ADMIN = c(10, 0, 0, 0, 10, 0, 0, 20, 0, 20, 0, 20, 0), CONC = c(0, 1000, 560, 203, 56, 674, 457, 0, 144, 32, 97, 199, 120), OCC = c(1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 3, 3) )

需求分析

我们的目标是为每个ID标记其首次和末次给药事件。具体来说：

• OCC1 = 1表示首次给药事件。
• OCC1 = 2表示末次给药事件。
• 所有中间的给药事件标记为0。

解决方案

我们可以使用dplyr中的mutate()函数结合case_match()函数来实现这个目标。以下是具体的代码：

library(dplyr) df <- df %>% group_by(ID) %>% mutate( OCC1 = case_match( OCC == first(OCC) ~ 1, OCC == last(OCC) ~ 2, .default = 0 ) ) %>% ungroup() print(df)

代码解释

1. 分组：首先，我们根据ID对数据进行分组，这样可以确保每个ID的首次和末次给药是独立计算的。
2. mutate()：使用mutate()来创建新的列OCC1。
3. case_match()：
   • OCC == first(OCC) ~ 1：如果OCC等于该ID的第一个OCC值，则OCC1设为1。
   • OCC == last(OCC) ~ 2：如果OCC等于该ID的最后一个OCC值，则OCC1设为2。
   • .default = 0：如果以上条件都不满足，则OCC1设为0。

结果展示

运行上述代码后，我们得到的df如下：

# A tibble: 13 x 6 ID TIME ADMIN CONC OCC OCC1 <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> 1 1 0 10 0 1 1 2 1 1 0 1000 1 1 3 1 8 0 560 1 1 4 1 12 0 203 1 1 5 1 24 10 56 2 2 6 1 32 0 674 2 2 7 1 36 0 457 2 2 8 2 0 20 0 1 1 9 2 12 0 144 1 1 10 2 24 20 32 2 0 11 2 36 0 97 2 0 12 2 48 20 199 3 2 13 2 60 0 120 3 2

通过上述步骤，我们成功地在每个ID的首次和末次给药事件上标记了OCC1值，其他给药事件则标记为0。这样，我们可以轻松地识别出每个ID的给药周期起始和结束点，这对于后续的药物动力学分析和研究非常有用。