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On commence par charger la base TrialMaster comme on fait d’habitude. Ici j’utilise la fonction edc_example_ae() pour ne pas dépendre de données réelles privées.

library(EDCimport)
library(flextable)
# tm = read_trialmaster("path/to/file.zip")
tm = edc_example_ae()
load_list(tm)

head(ae)
#> # A tibble: 6 × 6
#>   subjid aesoc                                          aegr  n_ae sae   crfname
#>    <int> <chr>                                         <int> <int> <lgl> <chr>  
#> 1      1 Nervous system disorders                          3     2 FALSE ae     
#> 2      1 Injury, poisoning and procedural complicatio…     1     2 FALSE ae     
#> 3      2 Hepatobiliary disorders                           1     2 TRUE  ae     
#> 4      2 Injury, poisoning and procedural complicatio…     2     2 FALSE ae     
#> 5      3 Blood and lymphatic system disorders              4     3 FALSE ae     
#> 6      3 Injury, poisoning and procedural complicatio…     5     3 FALSE ae
head(enrolres)
#> # A tibble: 6 × 3
#>   subjid arm   crfname 
#>    <int> <chr> <chr>   
#> 1      1 Trt   enrolres
#> 2      2 Trt   enrolres
#> 3      3 Trt   enrolres
#> 4      4 Trt   enrolres
#> 5      5 Ctl   enrolres
#> 6      6 Ctl   enrolres

Macro AE_grades

La macro AE_grades est traduite en deux fonctions : ae_table_grade_max() et ae_table_grade_n(). Ces fonctions retournent des objets de classe crosstable. Ils ont une méthode as_flextable qui les transforme en table HTML de classe flextable.

EDCimport comprend aussi la fonction ae_plot_grade_max()

Voir la description du package crosstable pour plus d’informations: documentation.
Voir la description du package flextable pour la liste des modificateurs (comme add_footer_lines()) : documentation.

Tableaux

Table des grades maximum par patient stratifié sur le bras

On pourrait retrouver exactement la sortie SAS en mettant total=FALSE.

head(mtcars)
#>                    mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
#> Mazda RX4         21.0   6  160 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
#> Mazda RX4 Wag     21.0   6  160 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
#> Datsun 710        22.8   4  108  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
#> Hornet 4 Drive    21.4   6  258 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
#> Hornet Sportabout 18.7   8  360 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
#> Valiant           18.1   6  225 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1