La bibliothèque refpmsi a été mise à jour avec les données 2022.
C’est le moment de se mettre au propre !
Pour la mise à jour, la marche à suivre est décrite sur cette page : https://denisgustin.github.io/refpmsi/index.html
(En version courte, il faut désinstaller la librairie, mettre à jour les dépendances, réinstaller)
Mon article dessus est à “Les librairies pour pratiquer le PMSI : refpmsi“.
Je n’ai pas exploré tous les référentiels, mais ATTENTION car certaines tables ne sont pas strictement superposables, ainsi le référentiel ghs_public ne contient plus de champ “ghs_forfait_exb”. Certes ce champ était désormais à 0 pour l’ensemble des GHS mais si vous avez une fonction de valorisation qui historiquement l’attendait vos traitements vont générer une erreur.
> refpmsi("ghs_public",annee)$ghs_forfait_exb
NULL
Warning message:
Unknown or uninitialised column: `ghs_forfait_exb`.
> refpmsi("ghs_public",annee) %>% select(ghs_forfait_exb)
Error in `select()`:
! Can't subset columns that don't exist.
x Column `ghs_forfait_exb` doesn't exist.
Run `rlang::last_error()` to see where the error occurred.
> refpmsi("ghs_public",annee) %>% mutate(x=ghs_forfait_exb)
Error in `mutate()`:
! Problem while computing `x = ghs_forfait_exb`.
Caused by error in `mask$eval_all_mutate()`:
! object 'ghs_forfait_exb' not found
Run `rlang::last_error()` to see where the error occurred.
Il va donc falloir soit “tricher” la sortie via :
#Avec dplyr
> GHS <- refpmsi("ghs_public",annee) %>% mutate(ghs_forfait_exb=0)
ou
#En R natif
> GHS <- refpmsi("ghs_public",annee); GHS$ghs_forfait_exb <- 0
soit modifier votre code utilisant ce champ.
Bonne valorisation !