library(readxl)
Tiencan <- read_excel("C:/dl/data/R-Rstudio/Tiencan.xlsx", 
    col_types = c("text", "text", "text", "text",
        "text", "text", "numeric","text", "text", "text", 
        "text", "text", "text", "text", "text"))
View(Tiencan)
#Đặc điểm về tiền căn của dân số nghiên cứu
library(gtsummary)
summary2 <- Tiencan %>%
select(tha, dtd, dysl, htl, family, mi, PCItc, CABG, CVA, PAD, Renal, Pulmonary, TOCA) %>%
   tbl_summary(by = TOCA,
    type = all_continuous() ~ "continuous2",
    statistic = list(
      all_continuous() ~ c("{mean} ({sd})", "{median} ({p25}, {p75})", "{min}, {max}"),
      all_categorical() ~ "{n} / {N} ({p}%)"
    ),
    digits = all_continuous() ~ 2,
    label = list(
      tha ~ "Tăng huyết áp",
      dtd ~ "Đái tháo đường",
      dysl ~ "Rối loạn lipid máu",
      htl ~ "Hút thuốc lá",
      family ~ "Tiền căn gia đình có BMV sớm",
      mi ~ "Nhồi máu cơ tim",
      PCItc ~ "PCI",
      CABG ~ "Phẫu thuật bắc cầu",
      CVA ~ "Đột quỵ",
      PAD ~ "Bệnh động mạch ngoại biên",
      Renal ~ "Bệnh thận mạn",
      Pulmonary ~ "Bệnh phổi mạn"
    ),
    missing_text = "(Missing)"
   ) %>%
  add_p(
    pvalue_fun = ~ style_pvalue(.x, digits = 2)) %>%
  add_overall() %>%
  add_n() %>%
  modify_caption("*Đặc điểm về tiền căn của dân số nghiên cứu *")
## The following errors were returned during `modify_caption()`:
## ✖ For variable `CABG` (`TOCA`) and "statistic", "p.value", and "parameter"
##   statistics: 'x' and 'y' must have at least 2 levels
## ✖ For variable `PAD` (`TOCA`) and "statistic", "p.value", and "parameter"
##   statistics: 'x' and 'y' must have at least 2 levels
## ✖ For variable `family` (`TOCA`) and "statistic", "p.value", and "parameter"
##   statistics: 'x' and 'y' must have at least 2 levels
summary2
*Đặc điểm về tiền căn của dân số nghiên cứu *
Characteristic N Overall
N = 1581		 0
N = 1201		 1
N = 381		 p-value2
Tăng huyết áp 158


0.20
    0
15 / 158 (9.5%) 9 / 120 (7.5%) 6 / 38 (16%)
    1
143 / 158 (91%) 111 / 120 (93%) 32 / 38 (84%)
Đái tháo đường 158


0.61
    0
97 / 158 (61%) 75 / 120 (63%) 22 / 38 (58%)
    1
61 / 158 (39%) 45 / 120 (38%) 16 / 38 (42%)
Rối loạn lipid máu 158


0.10
    0
57 / 158 (36%) 39 / 120 (33%) 18 / 38 (47%)
    1
101 / 158 (64%) 81 / 120 (68%) 20 / 38 (53%)
Hút thuốc lá 158


0.14
    0
105 / 158 (66%) 76 / 120 (63%) 29 / 38 (76%)
    1
53 / 158 (34%) 44 / 120 (37%) 9 / 38 (24%)
Tiền căn gia đình có BMV sớm 158



    0
158 / 158 (100%) 120 / 120 (100%) 38 / 38 (100%)
Nhồi máu cơ tim 158


>0.99
    0
150 / 158 (95%) 114 / 120 (95%) 36 / 38 (95%)
    1
8 / 158 (5.1%) 6 / 120 (5.0%) 2 / 38 (5.3%)
PCI 158


0.34
    0
153 / 158 (97%) 115 / 120 (96%) 38 / 38 (100%)
    1
5 / 158 (3.2%) 5 / 120 (4.2%) 0 / 38 (0%)
Phẫu thuật bắc cầu 158



    0
158 / 158 (100%) 120 / 120 (100%) 38 / 38 (100%)
Đột quỵ 158


0.59
    0
153 / 158 (97%) 117 / 120 (98%) 36 / 38 (95%)
    1
5 / 158 (3.2%) 3 / 120 (2.5%) 2 / 38 (5.3%)
Bệnh động mạch ngoại biên 158



    0
158 / 158 (100%) 120 / 120 (100%) 38 / 38 (100%)
Bệnh thận mạn 158


0.067
    0
147 / 158 (93%) 109 / 120 (91%) 38 / 38 (100%)
    1
11 / 158 (7.0%) 11 / 120 (9.2%) 0 / 38 (0%)
Bệnh phổi mạn 158


>0.99
    0
155 / 158 (98%) 117 / 120 (98%) 38 / 38 (100%)
    1
3 / 158 (1.9%) 3 / 120 (2.5%) 0 / 38 (0%)
1 n / N (%)
2 Fisher’s exact test; Pearson’s Chi-squared test 
#Số yếu tố nguy cơ tim mạch
summary3 <- Tiencan %>%
select(tong, TOCA) %>%
   tbl_summary(by = TOCA,
    type = all_continuous() ~ "continuous2",
    statistic = list(
      all_continuous() ~ c("{mean} ({sd})", "{median} ({p25}, {p75})", "{min}, {max}"),
      all_categorical() ~ "{n} / {N} ({p}%)"
    ),
    digits = all_continuous() ~ 2,
    label = list(
      tong ~ "Số yếu tố nguy cơ tim mạch"
    ),
    missing_text = "(Missing)"
   ) %>%
  add_p(
    pvalue_fun = ~ style_pvalue(.x, digits = 2)) %>%
  add_overall() %>%
  add_n() %>%
  modify_caption("*Sô yếu tố nguy cơ *")
summary3
*Sô yếu tố nguy cơ *
Characteristic N Overall
N = 1581		 0
N = 1201		 1
N = 381		 p-value2
Số yếu tố nguy cơ tim mạch 158


0.088
    0
4 / 158 (2.5%) 1 / 120 (0.8%) 3 / 38 (7.9%)
    1
30 / 158 (19%) 23 / 120 (19%) 7 / 38 (18%)
    2
54 / 158 (34%) 38 / 120 (32%) 16 / 38 (42%)
    3
60 / 158 (38%) 50 / 120 (42%) 10 / 38 (26%)
    4
10 / 158 (6.3%) 8 / 120 (6.7%) 2 / 38 (5.3%)
1 n / N (%)
2 Fisher’s exact test 
#Tính median và IQR cho TOCA
median_value <- median(Tiencan$tong[Tiencan$TOCA == "1"], na.rm = TRUE)
IQR_value <- IQR(Tiencan$tong[Tiencan$TOCA == "1"], na.rm = TRUE)

print(paste("Median for 1:", median_value))
## [1] "Median for 1: 2"
print(paste("IQR for 1:", IQR_value))
## [1] "IQR for 1: 1.75"