使用gtsummary调整Table 1特征：将附加特征纳入变量分类的方法

实现方法 #

你需要的是非互斥分类的Table 1统计逻辑，无需各分类占比总和为100%，用gtsummary可按以下步骤实现：

• 第一步：数据预处理
  将原变量X的各个原有分类、附加特征p（对应场景中的肛周病变）分别转换为二分类指示列，符合对应分类/特征的患者赋值为1，否则为0。
• 第二步：调用gtsummary生成表格
  通过type参数指定所有相关列为二分类变量，再用modify_spanning_header()将所有分类归到同一父级分类项下即可，示例代码如下：

library(gtsummary)
library(dplyr)

# 示例数据构造
sample_data <- tibble(
  colon = rbinom(200, 1, 0.35),   # 原有分类A：结肠病变
  small_intestine = rbinom(200, 1, 0.4), # 原有分类B：小肠病变
  ileum = rbinom(200, 1, 0.22), # 原有分类C：回肠病变
  perianal = rbinom(200, 1, 0.28) # 附加特征p：肛周病变
)

# 生成目标Table 1
sample_data %>%
  tbl_summary(
    variables = c(colon, small_intestine, ileum, perianal),
    # 指定所有列为二分类，仅统计取值为1的样本
    type = list(everything() ~ "dichotomous"),
    # 设置各分类显示标签
    label = list(
      colon ~ "结肠病变",
      small_intestine ~ "小肠病变",
      ileum ~ "回肠病变",
      perianal ~ "肛周病变"
    ),
    # 统计结果展示格式：人数（占比）
    statistic = list(everything() ~ "{n} ({p}%)")
  ) %>%
  # 给所有病变分类添加统一父级表头
  modify_spanning_header(
    columns = c(colon, small_intestine, ileum, perianal),
    label = "**病变位置**"
  )

• 结果说明
  生成的表格会将所有分类统一归属到「病变位置」分类项下，每个分类单独统计符合条件的样本量和占比，支持同时患病的样本被计入多个分类，无需占比总和为100%，完全匹配需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dahham