R语言dplyr实现：按首次AKI标记匹配对应日期比较生成手术状态列

核心思路是逐行定位最早出现"aki"的列索引，匹配同序号的检测时间crdate和手术时间opstart做先后比较，可直接通过dplyr的mutate实现。

可直接运行的代码 #

library(dplyr)

dat <- dat %>%
  rowwise() %>%
  mutate(
    # 从左到右找第一个值为"aki"的列位置
    first_aki_idx = which(c_across(starts_with("aki_")) == "aki")[1],
    aki_status = case_when(
      is.na(first_aki_idx) ~ NA_character_,
      # 同位置crdate早于手术时间为preop，否则为postop
      c_across(starts_with("crdate_"))[first_aki_idx] < opstart ~ "preop",
      c_across(starts_with("crdate_"))[first_aki_idx] >= opstart ~ "postop"
    )
  ) %>%
  ungroup()

结果核对 #

运行代码后，按照给定数据的逻辑，逐行判断结果为：

• 第1行：最早aki在aki_1，对应crdate为2018-01-01 14:53，早于2018-01-03 09:00的手术时间，输出preop
• 第2行：最早aki在aki_3，对应crdate为2018-01-05 07:35，晚于2018-01-02 14:40的手术时间，输出postop
• 第3行：最早aki在aki_2，对应crdate为2018-01-01 14:43，早于2018-01-02 18:15的手术时间，输出preop
• 第4行：所有aki列均为空值，输出NA
• 第5行：最早aki在aki_1，对应crdate为2018-01-02 18:58，早于2018-01-03 11:40的手术时间，按规则应输出preop。如果这里的预期值是postop，可以检查下时间戳和列的映射关系是否存在笔误。

*注意：这套逻辑不需要硬编码列号，后续如果新增更多aki_n和对应的crdate_n列，只要保持命名的对应关系，代码可以自动适配，不需要修改判断逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Danielle