在处理 gtsummary 的 tbl_continuous 中的连续变量时如何解决此错误

Question

当我尝试创建 tbl_连续 时，我无法通过连续变量正确总结连续。下面的示例，您可以看到它不适当地转换为因子：

library(tidyverse)
library(gtsummary)
#> #StandWithUkraine

tbl_continuous(
    data = trial,
    variable = age,
    include = c(trt, grade, ttdeath)
) %>% add_p()

任何方向表示赞赏！

我尝试在 reprex 中制作它，但看起来不正确。我也将其发布到 Git Hub。

编辑：我有表

特点	N	p 值

与所期望的相比：

特点	R2	p 值

这样我就可以描述连续对的连续和因子的关系。我知道它们可能无法很好地融合，但我很高兴将它们分开。希望能澄清，谢谢@Ben 的表格说明！

Answer 1

以下是如何将相关系数添加到表中的示例。请注意，您应该使用

modify_footnote()

更新脚注以反映表中现在的内容。

library(tidyverse)
library(gtsummary)

# build base table
tbl_base <-
  tbl_continuous(
    data = trial,
    variable = age,
    include = c(trt, grade)
  ) %>% 
  add_p()

# these are the underlying column names
show_header_names(tbl_base)
#> ℹ As a usage guide, the code below re-creates the current column headers.
#> modify_header(
#>   label = '**Characteristic**',
#>   stat_0 = '**N = 200**',
#>   p.value = '**p-value**'
#> )
#> 
#> 
#> Column Name   Column Header      
#> ------------  -------------------
#> label         **Characteristic** 
#> stat_0        **N = 200**        
#> p.value       **p-value**

# build a data frame with matching colnames as the base table
df_pearson <- 
  cor.test(trial$ttdeath, trial$age) |> 
  broom::tidy() |> 
  select(estimate, p.value) |> 
  mutate(
    stat_0 = round(estimate, 3) |> as.character(),
    variable = "ttdeath", 
    label = "Time to Death, months"
  )

# add correlation results to the base table
tbl_base |> 
  modify_table_body(
    ~.x |> bind_rows(df_pearson)
  ) |> 
  as_kable() # convert to kable to present on stackoverflow

特点	N = 200	p 值
化疗治疗		0.7
药物A	46 (37, 59)
药物B	48 (39, 56)
等级		0.8
我	47 (37, 56)
二	49 (37, 57)
III	47 (38, 58)
死亡时间，几个月	-0.051	0.5

# use modify_footnote() to update the footnotes to reflect what's presented in the table

^{创建于 2024-01-15，使用 reprex v2.0.2}