Filtering, subsetting, and matching data from two separate data frames based on the ID and the period between the dates in R
Solution 1:
One approach is to use the fuzzyjoin package. This will allow you to join the two data frames where the date falls between admission/discharge date, and Patient.ID matches.
After arrange and sorting the Test.date you can slice and take the first value which should be the lowest date within that patient's hospitalization. You can also use slice_min(Test.date) without arrange.
library(tidyverse)
library(lubridate)
library(fuzzyjoin)
df1$Admission.date <- mdy_hm(df1$Admission.date)
df1$Discharge.date <- mdy_hm(df1$Discharge.date)
df2$Test.date <- mdy_hm(df2$Test.date)
fuzzy_inner_join(df1,
df2,
by = c("Patient_ID", "Admission.date" = "Test.date", "Discharge.date" = "Test.date"),
match_fun = c(`==`, `<=`, `>=`)) %>%
group_by(Patient_ID.x, Admission.date, Discharge.date) %>%
arrange(Test.date) %>%
slice(1)
Output
Row Date1 Time1 Date2 Time2 Patient_ID.x Admission.date Discharge.date Test_date Test_time Value Patient_ID.y Test.date
<int> <chr> <chr> <chr> <chr> <int> <dttm> <dttm> <chr> <chr> <dbl> <int> <dttm>
1 2 2019-08-22 16:15:00 2019-09-12 12:33:00 3 2019-08-22 16:15:00 2019-09-12 12:33:00 2019-09-06 10:13:00 2.04 3 2019-09-06 10:13:00
2 23 2019-08-30 12:40:00 2019-09-23 12:20:00 33 2019-08-30 12:40:00 2019-09-23 12:20:00 2019-09-03 10:29:00 3.54 33 2019-09-03 10:29:00
3 59 2019-09-14 11:35:00 2019-10-15 13:20:00 44 2019-09-14 11:35:00 2019-10-15 13:20:00 2019-09-17 10:55:00 1.92 44 2019-09-17 10:55:00
4 54 2019-09-13 16:55:00 2019-09-27 08:09:00 94 2019-09-13 16:55:00 2019-09-27 08:09:00 2019-09-17 10:55:00 1.55 94 2019-09-17 10:55:00
5 93 2019-09-29 16:45:00 2019-10-23 13:30:00 94 2019-09-29 16:45:00 2019-10-23 13:30:00 2019-10-11 11:28:00 1.48 94 2019-10-11 11:28:00
6 8 2019-08-26 15:50:00 2019-10-29 13:47:00 161 2019-08-26 15:50:00 2019-10-29 13:47:00 2019-10-09 11:19:00 3.55 161 2019-10-09 11:19:00
7 6 2019-08-24 12:30:00 2019-09-19 12:11:00 268 2019-08-24 12:30:00 2019-09-19 12:11:00 2019-09-13 10:43:00 3.48 268 2019-09-13 10:43:00
8 62 2019-09-15 11:50:00 2019-11-26 09:48:00 274 2019-09-15 11:50:00 2019-11-26 09:48:00 2019-09-17 11:09:00 3.54 274 2019-09-17 11:09:00
9 46 2019-09-10 14:15:00 2019-10-16 14:30:00 279 2019-09-10 14:15:00 2019-10-16 14:30:00 2019-09-12 10:17:00 3.51 279 2019-09-12 10:17:00
10 45 2019-09-10 12:00:00 2019-10-16 10:15:00 409 2019-09-10 12:00:00 2019-10-16 10:15:00 2019-09-16 10:16:00 1.9 409 2019-09-16 10:16:00
11 67 2019-09-17 23:55:00 2019-12-03 11:50:00 443 2019-09-17 23:55:00 2019-12-03 11:50:00 2019-10-21 10:37:00 3.28 443 2019-10-21 10:37:00
12 60 2019-09-14 16:30:00 2019-09-30 12:24:00 473 2019-09-14 16:30:00 2019-09-30 12:24:00 2019-09-18 10:25:00 2.01 473 2019-09-18 10:25:00
13 87 2019-09-25 16:15:00 2019-11-21 14:44:00 510 2019-09-25 16:15:00 2019-11-21 14:44:00 2019-09-27 10:43:00 1.35 510 2019-09-27 10:43:00
14 32 2019-09-03 11:15:00 2019-10-22 10:00:00 519 2019-09-03 11:15:00 2019-10-22 10:00:00 2019-09-13 10:43:00 4.46 519 2019-09-13 10:43:00
15 21 2019-08-29 19:30:00 2019-09-25 12:30:00 599 2019-08-29 19:30:00 2019-09-25 12:30:00 2019-09-04 10:25:00 6.05 599 2019-09-04 10:25:00
16 12 2019-08-26 21:10:00 2020-01-10 14:30:00 702 2019-08-26 21:10:00 2020-01-10 14:30:00 2019-09-16 10:16:00 1.5 702 2019-09-16 10:16:00
17 30 2019-09-02 18:20:00 2019-09-20 16:10:00 766 2019-09-02 18:20:00 2019-09-20 16:10:00 2019-09-04 10:26:00 4.15 766 2019-09-04 10:26:00
18 101 2019-10-01 19:10:00 2019-10-17 13:40:00 935 2019-10-01 19:10:00 2019-10-17 13:40:00 2019-10-04 11:02:00 3.92 935 2019-10-04 11:02:00
19 88 2019-09-25 21:30:00 2019-11-08 12:39:00 969 2019-09-25 21:30:00 2019-11-08 12:39:00 2019-09-27 10:43:00 5.89 969 2019-09-27 10:43:00
20 51 2019-09-12 20:15:00 2019-09-22 18:40:00 1046 2019-09-12 20:15:00 2019-09-22 18:40:00 2019-09-17 11:09:00 3.44 1046 2019-09-17 11:09:00
21 63 2019-09-16 09:40:00 2019-09-30 13:40:00 1202 2019-09-16 09:40:00 2019-09-30 13:40:00 2019-09-18 10:25:00 3.9 1202 2019-09-18 10:25:00
22 55 2019-09-13 20:00:00 2019-10-18 14:00:00 1211 2019-09-13 20:00:00 2019-10-18 14:00:00 2019-09-17 11:10:00 4.07 1211 2019-09-17 11:10:00
23 83 2019-09-24 16:41:00 2019-11-08 12:00:00 1238 2019-09-24 16:41:00 2019-11-08 12:00:00 2019-09-26 10:28:00 3.23 1238 2019-09-26 10:28:00
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25 27 2019-08-31 17:30:00 2019-09-12 09:00:00 1399 2019-08-31 17:30:00 2019-09-12 09:00:00 2019-09-03 10:29:00 5.38 1399 2019-09-03 10:29:00
26 3 2019-08-22 20:00:00 2019-10-08 12:00:00 1408 2019-08-22 20:00:00 2019-10-08 12:00:00 2019-09-10 11:14:00 3.46 1408 2019-09-10 11:14:00
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50 31 2019-09-02 23:58:00 2019-11-22 13:58:00 1581 2019-09-02 23:58:00 2019-11-22 13:58:00 2019-09-03 10:19:00 3.69 1581 2019-09-03 10:19:00
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54 36 2019-09-04 14:00:00 2019-10-21 11:35:00 1585 2019-09-04 14:00:00 2019-10-21 11:35:00 2019-09-06 10:15:00 4.14 1585 2019-09-06 10:15:00
55 37 2019-09-05 12:12:00 2019-10-01 13:15:00 1586 2019-09-05 12:12:00 2019-10-01 13:15:00 2019-09-09 11:28:00 4.98 1586 2019-09-09 11:28:00
56 40 2019-09-04 23:50:00 2019-10-01 13:00:00 1587 2019-09-04 23:50:00 2019-10-01 13:00:00 2019-09-30 10:56:00 3.17 1587 2019-09-30 10:56:00
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61 48 2019-09-11 15:00:00 2019-10-03 14:50:00 1593 2019-09-11 15:00:00 2019-10-03 14:50:00 2019-09-13 10:42:00 5.01 1593 2019-09-13 10:42:00
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64 52 2019-09-13 02:08:00 2019-10-18 13:30:00 1596 2019-09-13 02:08:00 2019-10-18 13:30:00 2019-09-16 10:21:00 4.07 1596 2019-09-16 10:21:00
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67 57 2019-09-14 03:30:00 2019-10-24 13:30:00 1599 2019-09-14 03:30:00 2019-10-24 13:30:00 2019-09-16 10:16:00 3.36 1599 2019-09-16 10:16:00
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69 61 2019-09-14 22:00:00 2019-10-24 13:30:00 1601 2019-09-14 22:00:00 2019-10-24 13:30:00 2019-09-17 10:56:00 3.51 1601 2019-09-17 10:56:00
70 64 2019-09-16 14:30:00 2019-11-12 13:56:00 1602 2019-09-16 14:30:00 2019-11-12 13:56:00 2019-09-18 10:25:00 3.23 1602 2019-09-18 10:25:00
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73 68 2019-09-18 15:30:00 2019-10-16 14:15:00 1605 2019-09-18 15:30:00 2019-10-16 14:15:00 2019-09-24 11:38:00 3.83 1605 2019-09-24 11:38:00
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77 72 2019-09-19 15:30:00 2019-09-30 10:25:00 1609 2019-09-19 15:30:00 2019-09-30 10:25:00 2019-09-23 11:27:00 5.18 1609 2019-09-23 11:27:00
78 74 2019-09-19 21:58:00 2019-10-16 13:22:00 1610 2019-09-19 21:58:00 2019-10-16 13:22:00 2019-09-23 11:26:00 1.61 1610 2019-09-23 11:26:00
79 76 2019-09-21 17:30:00 2019-10-18 12:30:00 1611 2019-09-21 17:30:00 2019-10-18 12:30:00 2019-09-24 11:07:00 3.71 1611 2019-09-24 11:07:00
80 77 2019-09-21 19:00:00 2019-09-26 12:10:00 1612 2019-09-21 19:00:00 2019-09-26 12:10:00 2019-09-23 11:25:00 6.08 1612 2019-09-23 11:25:00
81 78 2019-09-22 08:30:00 2019-12-05 13:30:00 1613 2019-09-22 08:30:00 2019-12-05 13:30:00 2019-09-24 11:08:00 1.5 1613 2019-09-24 11:08:00
82 79 2019-09-22 13:00:00 2019-12-05 18:39:00 1614 2019-09-22 13:00:00 2019-12-05 18:39:00 2019-09-24 11:37:00 1.76 1614 2019-09-24 11:37:00
83 80 2019-09-23 16:10:00 2019-10-14 14:50:00 1615 2019-09-23 16:10:00 2019-10-14 14:50:00 2019-09-25 10:47:00 2.23 1615 2019-09-25 10:47:00
84 81 2019-09-23 19:10:00 2019-11-05 15:11:00 1616 2019-09-23 19:10:00 2019-11-05 15:11:00 2019-09-27 10:43:00 2.21 1616 2019-09-27 10:43:00
85 84 2019-09-24 17:45:00 2019-10-29 14:01:00 1617 2019-09-24 17:45:00 2019-10-29 14:01:00 2019-09-26 10:27:00 4.57 1617 2019-09-26 10:27:00
86 85 2019-09-25 12:50:00 2019-10-25 12:30:00 1618 2019-09-25 12:50:00 2019-10-25 12:30:00 2019-09-26 10:27:00 2.86 1618 2019-09-26 10:27:00
87 86 2019-09-25 14:50:00 2019-12-23 17:00:00 1619 2019-09-25 14:50:00 2019-12-23 17:00:00 2019-09-27 10:43:00 2.08 1619 2019-09-27 10:43:00
88 89 2019-09-26 10:32:00 2019-10-21 12:20:00 1620 2019-09-26 10:32:00 2019-10-21 12:20:00 2019-09-27 10:43:00 2.32 1620 2019-09-27 10:43:00
89 90 2019-09-27 10:44:00 2019-12-27 13:37:00 1621 2019-09-27 10:44:00 2019-12-27 13:37:00 2019-10-03 10:50:00 4.02 1621 2019-10-03 10:50:00
90 91 2019-09-27 18:00:00 2019-10-17 15:10:00 1622 2019-09-27 18:00:00 2019-10-17 15:10:00 2019-10-01 10:37:00 3.49 1622 2019-10-01 10:37:00
91 92 2019-09-28 05:49:00 2019-10-07 13:30:00 1623 2019-09-28 05:49:00 2019-10-07 13:30:00 2019-10-04 11:01:00 5.96 1623 2019-10-04 11:01:00
92 95 2019-09-29 21:50:00 2019-10-09 14:00:00 1624 2019-09-29 21:50:00 2019-10-09 14:00:00 2019-10-01 10:37:00 1.66 1624 2019-10-01 10:37:00
93 96 2019-09-30 11:50:00 2019-10-07 14:15:00 1625 2019-09-30 11:50:00 2019-10-07 14:15:00 2019-10-02 11:02:00 3.6 1625 2019-10-02 11:02:00
94 97 2019-09-30 13:20:00 2019-10-18 13:30:00 1626 2019-09-30 13:20:00 2019-10-18 13:30:00 2019-10-02 11:02:00 2.19 1626 2019-10-02 11:02:00
95 98 2019-09-30 13:50:00 2019-10-30 12:40:00 1627 2019-09-30 13:50:00 2019-10-30 12:40:00 2019-10-02 11:02:00 4.69 1627 2019-10-02 11:02:00
96 100 2019-10-01 13:15:00 2019-10-22 14:00:00 1628 2019-10-01 13:15:00 2019-10-22 14:00:00 2019-10-04 10:58:00 4.08 1628 2019-10-04 10:58:00
Note: Reviewing Patient_ID of 510, the test result pulled is 9/27/19. This appears to be the first/earliest test result during the hospitalization from 9/25/19-11/21/19.
Test_date Test_time Value Patient_ID Test.date
19 2019-10-18 11:00:00 1.87 510 2019-10-18 11:00:00
50 2019-10-14 10:45:00 1.18 510 2019-10-14 10:45:00
144 2019-09-27 10:43:00 1.35 510 2019-09-27 10:43:00
228 2019-09-13 22:27:00 5.52 510 2019-09-13 22:27:00
262 2019-09-09 10:20:00 2.77 510 2019-09-09 10:20:00
Solution 2:
Here is one approach using dplyr and lubridate
- Make a minimal data set. I had to change some of your values to make sure that multiple test occurred during and admission
- Join the two data sets by Patient.ID
- Compute the time from admission to test (time_to_test) and if the test was during and admission (test_during_admission)
- Filter out only the one where test_during_admission was true
- Find the minimum time_to_test per patient id.
You will want to think through what might happen if a patient has multiple admissions. You may need to do additional filtering.
library(dplyr)
library(lubridate)
df_joined<-df1 %>%
mutate(Admission.date=mdy_hm(Admission.date),
Discharge.date=mdy_hm(Discharge.date)
) %>%
left_join(df2) %>%
mutate(Test.date=mdy_hm(Test.date)) %>%
mutate(test_during_admission=Test.date %within% (Admission.date%--%Discharge.date)) %>%
mutate(time_to_test=((Admission.date%--%Test.date) %>% as.duration)/dminutes(1)) %>%
filter(test_during_admission) %>%
group_by(Patient.ID) %>%
slice_min(time_to_test) %>%
ungroup() %>%
select(-test_during_admission,-time_to_test)
df_joined
#> # A tibble: 1 × 5
#> Admission.date Discharge.date Patient.ID Test.date Value
#> <dttm> <dttm> <int> <dttm> <dbl>
#> 1 2017-01-02 11:00:00 2017-03-23 11:10:00 55 2017-01-03 09:57:00 5.76
#DATA
df1<-tibble::tribble(
~Admission.date, ~Discharge.date, ~Patient.ID,
"1/2/17 11:00", "3/23/17 11:10", 55L,
"1/2/17 15:00", "2/3/17 14:27", 97L,
"1/2/17 16:00", "3/15/17 13:30", 72L,
"1/3/17 11:40", "3/10/17 14:00", 86L,
"1/3/17 13:01", "3/8/17 13:15", 50L,
"1/3/17 18:45", "2/14/17 14:10", 53L,
"1/3/17 20:18", "2/3/17 14:00", 48L,
"1/3/17 20:18", "1/27/17 9:50", 65L,
"1/4/17 12:30", "1/24/17 16:30", 37L,
"1/4/17 18:15", "2/16/17 11:38", 49L
)
df2<-tibble::tribble(
~Patient.ID, ~Test.date, ~Value,
55L, "1/3/17 9:57", 5.76,
55L, "1/3/17 19:57", 8.44,
86L, "12/31/21 9:57", 6.29,
88L, "12/31/21 9:57", 7.29,
82L, "12/31/21 9:57", 7.12,
77L, "12/31/21 9:57", 7.28,
83L, "12/31/21 9:57", 5.7,
51L, "12/31/21 9:57", 4.12,
84L, "12/31/21 9:57", 6.76,
94L, "12/30/21 11:20", 9.32
)
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