如何使用regexpr识别icd10数据中的模式

Question

我正在处理icd10数据，我希望基于模式"E1X.9X“创建名为called的新变量，使用正则表达式，但我一直收到错误。请帮帮忙

dm_2$icd9_9code<- (E10.49, E11.51, E13.52, E13.9, E10.9, E11.21, E16.0)

dm_2$DM.complications<- "present"
dm_2$DM.complications[regexpr("^E\\d{2}.9$",dm_2$icd9_code)]<- "None"

# Error in dm_2$DM.complications[regexpr("^E\\d{2}.9", dm_2$icd9_code)] <- 
# "None" : only 0's may be mixed with negative subscripts

我想要

icd9_9code     complications
E10.49          present
E11.51          present
E13.52          present
E13.9           none
E10.9           none
E11.21          present

Answer 1

看起来你的代码中有一些错误，我将在下面的代码中注意到它们：

您首先需要用引号将您的ICD码括起来："E13.9"

dm_2 <- data.frame(icd9_9code = c("E10.49", "E11.51", "E13.52", "E13.9", "E10.9", "E11.21", "E16.0"))

接下来，让我们使用grepl()来搜索特定的ICD模式。确保将其应用于正确的列，上面的代码尝试使用dm_2$icd9_code而不是dm_2$icd9_9code

dm_2$DM.complications <- "present"
dm_2$DM.complications[grepl("^E\\d{2}.9$", dm_2$icd9_9code)] <- "None"

最后，

dm_2
#>   icd9_9code DM.complications
#> 1     E10.49          present
#> 2     E11.51          present
#> 3     E13.52          present
#> 4      E13.9             None
#> 5      E10.9             None
#> 6     E11.21          present
#> 7      E16.0          present

顺便提一下--有一个很棒的ICD包，你可能也会发现它很方便：https://cran.r-project.org/web/packages/icd/index.html

Answer 2

这个问题已经解决了。我和合著者维护了五年的'icd‘R包可以做到这一点。特别是，它使用了来自AHRQ、Elixhauser original、Charlson等公司的标准化的合并症集合，包括您寻求的具有并发症的糖尿病。

例如，对于ICD-10 AHRQ，您可以在此处查看糖尿病及其并发症的代码。从icd 4.0开始，这些代码包括来自世界卫生组织的ICD-10代码，以及所有年份的ICD-10-CM。

icd::icd10_map_ahrq$DMcx

要使用它们，首先只需获取您的患者数据框并尝试：

library(icd)
pts <- data.frame(visit_id = c("encounter-1", "encounter-2", "encounter-3", 
"encounter-4", "encounter-5", "encounter-6"), icd10 = c("I70401", 
"E16", "I70.449", "E13.52", "I70.6", "E11.51"))
comorbid_ahrq(pts)
# and for diabetes with complications only:
comorbid_ahrq(pts)[, "DMcx"]

或者，您可以通过以下方式获取数据帧而不是矩阵：

comorbid_ahrq(pts, return_df = TRUE)
# then you can do:
comorbid_ahrq(pts, return_df = TRUE)$DMcx

如果你给出一个源数据和你的目标的例子，我可以提供更多帮助。