在R语言中基于状态条件合并数据框行的实现需求及问题求助

大家好，我最近在处理一份患者随访数据时遇到了难题，想请教一下社区里的大神们。我手头有个包含5列的数据集，分别记录了患者姓名、两次随访的时间点，以及对应每次随访的患者状态，所有列都是一一对应的。

先给大家看看我的数据集：

df <- data.frame(
  Patient = c('Dave', 'Dave', 'Dave','Dave','Dave','Dave','Dave', "Angel", "Angel", "Angel", "Cara", "Cara"),
  V1 = c(1, 150, 240,430,530,650,800, 1, 150, 375, 1, 150),
  V2 = c(150, 240,430,530,650,800,900, 150, 375, 568, 150,375),
  R1 = c("Disease","Disease","Disease","Response","Response","Disease","Response", "Disease","Response", "Response", "Disease", "Response"),
  R2 = c("Disease", "Disease", "Response","Response","Disease","Response","Response", "Response", "Response", "Response", "Response", "Death")
)

我的需求是：针对每个患者，合并连续状态相同的行，直到状态发生变化。最终的数据集需要保留所有R1 ≠ R2的行，除非是该患者的最后一条记录——哪怕最后一条记录的R1=R2，只要它的前一行有状态变化，也需要保留。

大概的逻辑我用伪代码写出来了，供大家参考：

if (R1 == R2 且 当前不是该患者的最后一条记录) {
    记录当前行的V1和R1
    继续遍历后续行，直到遇到R1≠R2的行，或者到该患者的最后一条记录
    记录此时的V2和R2
    输出这条合并后的行
}

当然我不局限于用循环实现，任何能达到目标的方法都可以。

我期望得到的最终数据集是这样的：

我之前参考其他帖子写了一段代码，但结果和预期的不完全匹配，还需要调整。代码如下：

library(tidverse)

df %>%
  group_by(Patient) %>%
  mutate(patient_id = row_number()) %>%
  filter(R1 != R2 | patient_id == max(patient_id)) %>%
  mutate(V1 = ifelse(patient_id == min(patient_id), 1, V1)) %>%
  ungroup %>% select(-patient_id)

现在的问题是，我需要确保只有当最后一条记录的前一行存在状态变化（也就是R1≠R2）时，才保留R1=R2的最后一条记录。

希望大家能帮我看看怎么修改这段代码，或者有没有其他更合适的实现方式，谢谢大家！

备注：内容来源于stack exchange，提问作者rstudio_noob