BMI에 따른 Primary coronary intervention 시 entry 경로의 결정

서론

이 분석에서는 857명의 acute coronary syndrome 환자에서 primary coronary intervention 시 entry 경로의 결정이 BMI에 따라 영향을 받는지 알아보고자 한다.

방법

moonBook::acs 자료를 사용하였다.

결과

큰 차이가 없었다.

library(tidyverse)

## -- Attaching packages --------------------------------------------------------------------------------- tidyverse 1.2.1 --

## √ ggplot2 3.1.0     √ purrr   0.2.5
## √ tibble  2.0.0     √ dplyr   0.7.8
## √ tidyr   0.8.2     √ stringr 1.3.1
## √ readr   1.3.1     √ forcats 0.3.0

## -- Conflicts ------------------------------------------------------------------------------------ tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag()    masks stats::lag()

library(readxl)

raw_acs <- read_excel('acs.xlsx') %>% 
  mutate(BMI = as.numeric(BMI))

## Warning in evalq(as.numeric(BMI), <environment>): 강제형변환에 의해 생성된
## NA 입니다

raw_acs %>% 
  group_by(entry) %>% 
  summarise(median_BMI = median(BMI, na.rm = TRUE),
            sd_BMI = sd(BMI, na.rm = TRUE))

## # A tibble: 2 x 3
##   entry   median_BMI sd_BMI
##   <chr>        <dbl>  <dbl>
## 1 Femoral       23.9   3.64
## 2 Radial        24.2   3.17

qplot(x = entry, y = BMI, data = raw_acs, geom = 'boxplot')

## Warning: Removed 93 rows containing non-finite values (stat_boxplot).

성별과 진단을 고려해도 눈에 띄는 차이는 없었다.

raw_acs %>% 
  mutate(BMI = as.numeric(BMI)) %>% 
  group_by(Dx, sex, entry) %>% 
  summarise(median_BMI = median(BMI, na.rm = TRUE),
            sd_BMI = sd(BMI, na.rm = TRUE))

## # A tibble: 12 x 5
## # Groups:   Dx, sex [?]
##    Dx              sex    entry   median_BMI sd_BMI
##    <chr>           <chr>  <chr>        <dbl>  <dbl>
##  1 NSTEMI          Female Femoral       24.3   5.20
##  2 NSTEMI          Female Radial        22.1   3.11
##  3 NSTEMI          Male   Femoral       23.8   2.81
##  4 NSTEMI          Male   Radial        24.1   2.42
##  5 STEMI           Female Femoral       23.4   3.18
##  6 STEMI           Female Radial        23.6   3.25
##  7 STEMI           Male   Femoral       23.2   3.76
##  8 STEMI           Male   Radial        24.6   3.09
##  9 Unstable Angina Female Femoral       24.2   4.32
## 10 Unstable Angina Female Radial        24.2   2.93
## 11 Unstable Angina Male   Femoral       24.2   2.82
## 12 Unstable Angina Male   Radial        24.6   3.55

qplot(x = entry, y = BMI, data = raw_acs, geom = 'boxplot', facets = sex ~ Dx)

## Warning: Removed 93 rows containing non-finite values (stat_boxplot).

결론

BMI를 비롯하여 진단, 성별 등은 영향을 PCI의 진입 경로에 영향을 미치지 않았다.