A&E - arrivals - March to April, 27th, 2013

gistfile1.txt

###################################################
# A&E - arrivals - March to April, 27th, 2013 ##
###################################################

#######################
#reading the data #####
#######################
data <- read.csv("df.csv", header = TRUE)


##################################
# Importing the libraries I need##
##################################
library(lubridate)
library(tidyverse)
##################################
##################################


########################################
########################################
# Subseting the data I am interested in#
########################################


head(data, 10)
data$X <- NULL

#######################################################

# Code that converts all the columns names to lowercase 

df_tolower <-  function(x) { 
  colnames(x) <- tolower(colnames(x)) 
  x
  
}

#####################################################

df <- df_tolower(data)


################################################################################################################
# subseting data set 
################################################################################################################
dt_rmds<- df[c("pat_code","start_datetime", "end_datetime",  "episode.order", "spell.number")]
################

################
colname_ct <- function(df, colname){
  df[,colname] = as.POSIXct(df[,colname])
  df
}


################################################
# applying function to change col to POSIxCT ###
################################################ 
################################################

dt_rmds_ct <- dt_rmds %>%
  colname_ct("start_datetime") %>%
  colname_ct("end_datetime")


#################################
# Subseting the data 
#################################

dt_hocc_month <- subset(dt_rmds_ct, (start_datetime >= "2013-03-01 00:00:00" & start_datetime <= "2013-04-27 23:59:00" | end_datetime >= "2013-03-01 00:00:00" & end_datetime <= "2013-04-27 23:59:00"))

str(dt_hocc_month)

###########################################################################
# Finding the hour from Admission Date for each patient              ######
###########################################################################

dt_adm_count <- dt_hocc_month %>%
  mutate(
    Time = ymd_hms(start_datetime),
    Hour_admission = hour(start_datetime), 
    Day = day(start_datetime),
    Weekday = wday(start_datetime),
    Month = month(start_datetime)                                
    ) %>%
    dplyr::count(Hour_admission, Day, Weekday, Month)
  

###############################
# Count the admissions ########
###############################
admission_dt_avg_plot <- dt_adm_count %>% 
  group_by(Hour_admission) %>% 
  summarise(Avg = mean(n)) %>%
  na.omit()


###############################
# Ploting 
###############################
ggplot(admission_dt_avg_plot, aes(y = Avg, x = Hour_admission, group = Avg, fill = Avg))+
 scale_x_continuous(breaks = 0:23) +
 #geom_line(size = 1) + # does not look nice at all 
 geom_bar(stat = "identity", width=0.7, fill="steelblue") +
 scale_y_continuous(expand = c(0, 0), limits = c(0, 30)) +
 labs(title = "Arrivals in Hospital, 1st of March to 27th of April 2013",
      subtitle = "Average ED of daily hospital arrivals by hour of the day.
Note: results are intended for management information only",
      y = "Average- Hospital Arrivals", x = "Hours of the day", caption = "Source: CLAHRC NIHR") +
  theme(axis.title.y = element_text(margin = margin(t = 0, r = 21, b = 0, l = 0)),
        plot.title = element_text(size = 12, face = "bold"),
        plot.subtitle = element_text(size = 10)) +
  theme_bw()