介绍一个新的基线特征表绘制R包

临床研究中常需要绘制两组或多组患者(如非AKI组和AKI组)的基线特征表。

下图就是临床中常见的基线特征表。

那么在R中怎么快速绘制绘制临床论文中的基线特征表1？

前面我们介绍了tableone包、compareGroups包、CBCgrps包绘制基线特征表的教程。

今天介绍一个新的绘制基线表的包——DemographicTable包，这个包是国人开发的。

1. 安装和加载R包

可以直接从CRAN上安装，但是好像要求R版本在4.2以上。

install.packages("DemographicTable")
library(DemographicTable)

2. 加载示例数据演示

使用colon数据集进行演示，数据集收集了B/C 期结肠癌患者辅助化疗后的生存时间数据。

library(tidyverse)
library(survival)
colon <- select(colon, 4:10)
head(colon, 10)

处理下数据，将部分变量转换为分类变量。

# 选中需要转化为因子的变量
vars <- c("sex","status", "obstruct", "perfor", "adhere", "etype", "differ", "extent", "surg", "node4")
# 使用lapply() 批量转化为因子
colon[vars] <- lapply(colon[vars], factor)
str(colon) # 查看数据结构

3. 绘制简单基线特征表

绘制基线特征表使用DemographicTable()函数。

绘制简单的基线特征表直接将数据集放在函数中即可。

DemographicTable(colon)

直接在RStudio软件的Viewer界面生成基线特征表数据。

连续变量的结果包括均值±标准差、中位数和四分位间距、极值等信息；分类变量包括不同水平的例数和比例。

4. 添加分组变量

同样可以添加分组变量来看不同组别之间的统计学描述。

这里使用分组变量status。

DemographicTable(colon, groups = "status")

如上所示，输出了总人群、死亡与存活组人群的数据结果，最后一列还输出了两组人群的统计学差异以及统计检验的方法，带星号表示P值＜0.05。

但是上面的分类变量使用的是fisher精确检验，用SPSS软件跑了下，应该使用卡方检验就可以了吧。

5. 小细节修改

可以使用data.name修改下第一列标题的名称。

DemographicTable(colon, groups = "status",
                 data.name = substitute(variable))

6. 导出数据

可以使用下面的代码导出结果数据到Word表格。

# write to Word file
library(flextable)
library(officer)
# 创建Word表格
x = read_docx() |> body_add_flextable(value = as_flextable(DemographicTable(colon, groups = "status")))
# 指定导出文件的路径
(out = file.path("C:/Rdata", 'demotable.docx')) 
# 输出表格
print(x, target = out)

这个函数的参数比较简单，其他可以使用keep_missing_group参数将变量中的缺失数据作为单独列显示；使用exclude参数指定哪些变量排除进入基线特征表；使用include参数指定纳入哪些变量进入基线特征表；使用overall参数指定是否创建总人群数据信息；使用compare 指定分组数据是否进行统计检验等等。

参考资料

1. DemographicTable帮助文件