consort

Gemahlin

Das Ziel der consort ist es, die Erstellung von Konsortdiagrammen für die transparente Berichterstattung über die Teilnehmerzuweisung in randomisierten, kontrollierten klinischen Studien zu erleichtern. Dies geschieht durch Erstellen von standardisierten Dispositionsdaten und die Verwendung dieser Daten als Quelle für die Erstellung eines Standardkonsort -Diagramms. Der menschliche Anstrengung durch die Lieferung von Textetiketten am Knoten kann ebenfalls erreicht werden.

Installation

Sie können die freigegebene Version von Consort von Cran installieren mit:

 install.packages ("Consort")

Und die Entwicklungsversion von GitHub mit:

 # install.packages ("devtools") devtools :: install_github ("adayim/consort")

Beispiel

Dies ist ein grundlegendes Beispiel, das Ihnen zeigt, wie Sie ein Create -Konsort -Diagramm mit einem bestimmten Dispositionsdaten lösen können:

 Bibliothek (Konsort) ## Basisbeispielcode

 set.seed (1001) n <- 300Trialno <- Probe (C (1000: 2000), n) exc <- rep (na, n) exc [Probe (1: n, 15)] <- Probe (c (" Probe nicht gesammelt "," MRT nicht gesammelt "," andere "), 15, ersetzen = t, prob = c (0,4, 0,4, 0,2)) Arm <- rep (na, n) Arm [IS.NA (exc) ] <- Probe (c ("conc", "seq"), sum (is.na (exc)), ersetzen = t) fow1 <- rep (na, n) fow1 [! is.na (arm)] < - Stichprobe (c ("zurückziehen", "eingestellt", "Tod", "Andere", Na),
                            sum (! is.na (arm)), ersetzen = t, prob = c (0,05, 0,05, 0,05, 0,05, 0,8)) fow2 <- rep (na, n) fow2 [! is.na (Arm) & is .na (fow1)] <- Probe (C ("Protokollabweichung", "Ergebnis fehlend", na),
                                          sum (! is.na (arm) & is.na (fow1)), ersetzen = t,
                                           prob = c (0,05, 0,05, 0,9)) df <- data.frame (trialno, exc, arm, fow1, fow2)
Kopf (df)#> trialno exc arm fow1 fow2#> 1 1086 <na> conc <na> <na> #> 2 1418 <na> seq <na> <na>#> 3 1502 <na> conc Tod <Na >#> 4 1846 <na> conc <na> <na>#> 5 1303 <na> conc Death <na> #> 6 1838 <na> seq <na> <na>

 out <- consort_plot (data = df, order = c (trialno = "population", exc = "ausgeschlossen", arm = "Randomisierter Patient", fow1 = "Verlust von Follow-up", trialno = "Fertig-Follow-up", fow2 = "Nicht ausgewertbar", trialno = "endgültige Analyse"), Side_box = C ("exc", "fow1", "fow2"), Allocation = "Arm", Labels = C ("1" = "Screening", "," 2 "=" Randomisierung "," 5 "=" Final "), CEX = 0,6)

Handlung (OUT) 

Da das grid nicht sehr ideal ist, ist die Berechnung der Coodinate für die Knoten keine einfache Arbeit und hat mein Bestes ausprobiert. Fühlen Sie sich frei zu PR, wenn Sie sich verbessern möchten. Oder Sie können Graphviz -Diagramm erstellen, indem Sie grViz = TRUE in plot festlegen. Dadurch wird DiagrammeR verwendet, um das Handlung zu drucken. Das Diagramm ist ideal für die glänzende oder HTML -Ausgabe.

 Diagramm (out, gviz = true) 

Oder speichern Sie dieses Graphviz -Diagramm in png oder pdf

 Diagramm (g, gviz = true) |> Diagrammersvg :: export_svg () |>
     chartoraw () |> rsvg :: rsvg_pdf ("svg_graph.pdf")