Summarize inter-facility patient transfer network from an edge list. Direct and indirect patient flow metrics are calculated.
get_patient_flow(pt_trans_df, locs = NULL, paths = FALSE)
| pt_trans_df | a dataframe representing a patient transfer network of 3 cols: 'source_facil', 'dest_facil, and 'n_transfers' (code doesn't support missing paths, any missing paths will be represented by 0s) |
|---|---|
| locs | vector of unique locations you want to find shortest paths between (e.g. ones for which you have sequencing data for); default to use all locations |
| paths | boolean value, TRUE if you want the shortest paths returned, FALSE if you don't |
the number of direct patient transfers and indirect flow metrics between each facility pair. If paths = TRUE, a list of summary (pt_trans_summary) and shortest paths used (paths).
For more details on how patient flow is calculated, see: https://aac.asm.org/content/63/11/e01622-19.
get_patient_flow(pt_trans_df = pt_trans_df) #> loc1 loc2 n_transfers_f12 pt_trans_metric_f12 n_transfers_f21 #> 1 D H 260 0.045129566 17 #> 2 D G 5 0.032123396 14 #> 3 C D 474 0.062188402 2660 #> 4 D T 8 0.026630252 182 #> 5 D F 46 0.066839138 60 #> 6 D I 12 0.164514217 63 #> 7 D E 504 0.088158274 330 #> 8 D P 8 0.022960386 18 #> 9 D M 3292 0.484046464 4244 #> 10 D O 6 0.003244662 38 #> 11 D H 260 0.045129566 17 #> 12 G H 21 0.002670972 10 #> 13 C H 492 0.115385781 655 #> 14 H T 2797 0.590084388 2640 #> 15 F H 28 0.016010519 33 #> 16 H I 769 0.258898331 1957 #> 17 E H 63 0.020248344 124 #> 18 H P 8 0.036133082 27 #> 19 H M 319 0.067299578 255 #> 20 H O 8 0.005106170 118 #> 21 D G 5 0.032123396 14 #> 22 G H 21 0.002670972 10 #> 23 C G 22 0.082132035 189 #> 24 G T 3 0.001576099 43 #> 25 F G 935 0.066425121 2183 #> 26 G I 142 0.009736698 1393 #> 27 E G 76 0.050361670 1438 #> 28 G P 10424 0.714755897 5372 #> 29 G M 45 0.003716879 18 #> 30 G O 125 0.101006196 2035 #> 31 C D 474 0.062188402 2660 #> 32 C H 492 0.115385781 655 #> 33 C G 22 0.082132035 189 #> 34 C T 90 0.068087348 65 #> 35 C F 563 0.170892098 832 #> 36 C I 3206 0.420624508 2703 #> 37 C E 1718 0.225400157 1632 #> 38 C P 8 0.058704357 24 #> 39 C M 1043 0.136840724 10638 #> 40 C O 6 0.008295844 1050 #> 41 D T 8 0.026630252 182 #> 42 H T 2797 0.590084388 2640 #> 43 G T 3 0.001576099 43 #> 44 C T 90 0.068087348 65 #> 45 F T 20 0.009447557 44 #> 46 I T 378 0.161872042 2439 #> 47 E T 3 0.011948231 44 #> 48 P T 2 0.002071279 26 #> 49 M T 5 0.045528519 44 #> 50 O T 52 0.012582676 32 #> 51 D F 46 0.066839138 60 #> 52 F H 28 0.016010519 33 #> 53 F G 935 0.066425121 2183 #> 54 C F 563 0.170892098 832 #> 55 F T 20 0.009447557 44 #> 56 F I 596 0.058364354 95 #> 57 E F 7051 0.758172043 11130 #> 58 F P 405 0.047477747 989 #> 59 F M 10 0.018987530 45 #> 60 F O 60 0.006709349 102 #> 61 D I 12 0.164514217 63 #> 62 H I 769 0.258898331 1957 #> 63 G I 142 0.009736698 1393 #> 64 C I 3206 0.420624508 2703 #> 65 I T 378 0.161872042 2439 #> 66 F I 596 0.058364354 95 #> 67 E I 20 0.073812817 191 #> 68 I P 333 0.139564755 18 #> 69 I M 10 0.051847558 34 #> 70 I O 11 0.019722684 569 #> 71 D E 504 0.088158274 330 #> 72 E H 63 0.020248344 124 #> 73 E G 76 0.050361670 1438 #> 74 C E 1718 0.225400157 1632 #> 75 E T 3 0.011948231 44 #> 76 E F 7051 0.758172043 11130 #> 77 E I 20 0.073812817 191 #> 78 E P 30 0.035996300 115 #> 79 E M 77 0.024013340 494 #> 80 E O 18 0.005086841 235 #> 81 D P 8 0.022960386 18 #> 82 H P 8 0.036133082 27 #> 83 G P 10424 0.714755897 5372 #> 84 C P 8 0.058704357 24 #> 85 P T 2 0.002071279 26 #> 86 F P 405 0.047477747 989 #> 87 I P 333 0.139564755 18 #> 88 E P 30 0.035996300 115 #> 89 M P 172 0.039254318 40 #> 90 O P 2871 0.392213115 1087 #> 91 D M 3292 0.484046464 4244 #> 92 H M 319 0.067299578 255 #> 93 G M 45 0.003716879 18 #> 94 C M 1043 0.136840724 10638 #> 95 M T 5 0.045528519 44 #> 96 F M 10 0.018987530 45 #> 97 I M 10 0.051847558 34 #> 98 E M 77 0.024013340 494 #> 99 M P 172 0.039254318 40 #> 100 M O 4 0.005547250 250 #> 101 D O 6 0.003244662 38 #> 102 H O 8 0.005106170 118 #> 103 G O 125 0.101006196 2035 #> 104 C O 6 0.008295844 1050 #> 105 O T 52 0.012582676 32 #> 106 F O 60 0.006709349 102 #> 107 I O 11 0.019722684 569 #> 108 E O 18 0.005086841 235 #> 109 O P 2871 0.392213115 1087 #> 110 M O 4 0.005547250 250 #> pt_trans_metric_f21 sum_transfers sum_pt_trans_metric #> 1 0.019319187 277 0.06444875 #> 2 0.004199755 19 0.03632315 #> 3 0.391118953 3134 0.45330736 #> 4 0.032739701 190 0.05936995 #> 5 0.028057366 106 0.09489650 #> 6 0.023562553 75 0.18807677 #> 7 0.035483871 834 0.12364214 #> 8 0.003607480 26 0.02656787 #> 9 0.266767239 7536 0.75081370 #> 10 0.009110903 44 0.01235556 #> 11 0.019319187 277 0.06444875 #> 12 0.050553038 31 0.05322401 #> 13 0.138185654 1147 0.25357144 #> 14 0.474905559 5437 1.06498995 #> 15 0.023614836 61 0.03962536 #> 16 0.274320157 2726 0.53321849 #> 17 0.031147068 187 0.05139541 #> 18 0.003510140 35 0.03964322 #> 19 0.077155946 574 0.14445552 #> 20 0.021323520 126 0.02642969 #> 21 0.004199755 19 0.03632315 #> 22 0.050553038 31 0.05322401 #> 23 0.020769698 211 0.10290173 #> 24 0.085670862 46 0.08724696 #> 25 0.149684586 3118 0.21610971 #> 26 0.195262125 1535 0.20499882 #> 27 0.118356738 1514 0.16871841 #> 28 0.698387936 15796 1.41314383 #> 29 0.054919894 63 0.05863677 #> 30 0.278005464 2160 0.37901166 #> 31 0.391118953 3134 0.45330736 #> 32 0.138185654 1147 0.25357144 #> 33 0.020769698 211 0.10290173 #> 34 0.166237143 155 0.23432449 #> 35 0.138756428 1395 0.30964853 #> 36 0.378889823 5909 0.79951433 #> 37 0.175483871 3350 0.40088403 #> 38 0.020270688 32 0.07897504 #> 39 0.668678107 11681 0.80551883 #> 40 0.143442623 1056 0.15173847 #> 41 0.032739701 190 0.05936995 #> 42 0.474905559 5437 1.06498995 #> 43 0.085670862 46 0.08724696 #> 44 0.166237143 155 0.23432449 #> 45 0.028408614 64 0.03785617 #> 46 0.438747976 2817 0.60062002 #> 47 0.037469878 47 0.04941811 #> 48 0.061233754 28 0.06330503 #> 49 0.031960944 49 0.07748946 #> 50 0.008653288 84 0.02123596 #> 51 0.028057366 106 0.09489650 #> 52 0.023614836 61 0.03962536 #> 53 0.149684586 3118 0.21610971 #> 54 0.138756428 1395 0.30964853 #> 55 0.028408614 64 0.03785617 #> 56 0.064749277 691 0.12311363 #> 57 0.790707587 18181 1.54887963 #> 58 0.128575143 1394 0.17605289 #> 59 0.114271804 55 0.13325933 #> 60 0.050428857 162 0.05713821 #> 61 0.023562553 75 0.18807677 #> 62 0.274320157 2726 0.53321849 #> 63 0.195262125 1535 0.20499882 #> 64 0.378889823 5909 0.79951433 #> 65 0.438747976 2817 0.60062002 #> 66 0.064749277 691 0.12311363 #> 67 0.085401826 211 0.15921464 #> 68 0.010984782 351 0.15054954 #> 69 0.281262400 44 0.33310996 #> 70 0.077732240 580 0.09745492 #> 71 0.035483871 834 0.12364214 #> 72 0.031147068 187 0.05139541 #> 73 0.118356738 1514 0.16871841 #> 74 0.175483871 3350 0.40088403 #> 75 0.037469878 47 0.04941811 #> 76 0.790707587 18181 1.54887963 #> 77 0.085401826 211 0.15921464 #> 78 0.101665341 145 0.13766164 #> 79 0.150720151 571 0.17473349 #> 80 0.039874480 253 0.04496132 #> 81 0.003607480 26 0.02656787 #> 82 0.003510140 35 0.03964322 #> 83 0.698387936 15796 1.41314383 #> 84 0.020270688 32 0.07897504 #> 85 0.061233754 28 0.06330503 #> 86 0.128575143 1394 0.17605289 #> 87 0.010984782 351 0.15054954 #> 88 0.101665341 145 0.13766164 #> 89 0.005200208 212 0.04445453 #> 90 0.141315653 3958 0.53352877 #> 91 0.266767239 7536 0.75081370 #> 92 0.077155946 574 0.14445552 #> 93 0.054919894 63 0.05863677 #> 94 0.668678107 11681 0.80551883 #> 95 0.031960944 49 0.07748946 #> 96 0.114271804 55 0.13325933 #> 97 0.281262400 44 0.33310996 #> 98 0.150720151 571 0.17473349 #> 99 0.005200208 212 0.04445453 #> 100 0.034153005 254 0.03970026 #> 101 0.009110903 44 0.01235556 #> 102 0.021323520 126 0.02642969 #> 103 0.278005464 2160 0.37901166 #> 104 0.143442623 1056 0.15173847 #> 105 0.008653288 84 0.02123596 #> 106 0.050428857 162 0.05713821 #> 107 0.077732240 580 0.09745492 #> 108 0.039874480 253 0.04496132 #> 109 0.141315653 3958 0.53352877 #> 110 0.034153005 254 0.03970026