R语言药物经济学代码实例

R语言在药物经济学分析中有着广泛的应用，主要用于数据处理、统计分析、经济模型构建和结果可视化。以下是一个简单的R语言药物经济学代码实例，展示了如何进行成本-效果分析（Cost-Effectiveness Analysis, CEA）。

# 安装并加载必要的包
install.packages("ggplot2")
install.packages("dplyr")
library(ggplot2)
library(dplyr)

# 假设我们有一个数据框，包含两种治疗方案的成本和效果数据
# 治疗方案A和B的成本和效果数据
data <- data.frame(
  Treatment = c("A", "B"),
  Cost = c(5000, 7000),
  Effectiveness = c(0.8, 0.9)
)

# 计算每增加一个效果单位的增量成本（Incremental Cost-Effectiveness Ratio, ICER）
data <- data %>%
  mutate(ICER = (Cost - lag(Cost)) / (Effectiveness - lag(Effectiveness)))

# 去除第一行NA值
data <- data %>%
  filter(!is.na(ICER))

# 打印结果
print(data)

# 绘制成本-效果平面图
ggplot(data, aes(x = Effectiveness, y = Cost, label = Treatment)) +
  geom_point(size = 3, color = "blue") +
  geom_text(vjust = -效果平面图",
       x = "效果 (Effectiveness)",
       y = "成本 (Cost)") +
  theme_minimal()

在这个例子中，我们首先安装并加载了必要的R包`ggplot2`和`dplyr`。然后，我们创建了一个包含两种治疗方案的成本和效果数据的数据框。接着，我们计算了每增加一个效果单位的增量成本（ICER）。最后，我们打印了结果并绘制了成本-效果平面图。