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     <li><a class="dropdown-item" href="unit-test-report/">Unit test report</a></li>
@@ -89,14 +80,14 @@ <h2 id="citation">Citation</h2>
 
       <p>Qi N, Kaledkowski D, Liao C, Li L (2024).
 <em>osprey: R Package to Create TLGs</em>.
-R package version 0.1.16.9011,
+R package version 0.1.16.9012,
 https://github.com/insightsengineering/osprey/, <a href="https://insightsengineering.github.io/osprey/">https://insightsengineering.github.io/osprey/</a>.
 </p>
       <pre>@Manual{,
   title = {osprey: R Package to Create TLGs},
   author = {Nina Qi and Dawid Kaledkowski and Chendi Liao and Liming Li},
   year = {2024},
-  note = {R package version 0.1.16.9011,
+  note = {R package version 0.1.16.9012,
     https://github.com/insightsengineering/osprey/},
   url = {https://insightsengineering.github.io/osprey/},
 }</pre>
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index 484dc7c..fd210c6 100644
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     <div style="width: 140px; margin-left: 0.5rem;"> <small class="nav-text text-muted me-auto">part of</small> <img src="https://github.com/insightsengineering/hex-stickers/blob/main/PNG/nest.png?raw=true" alt="NEST" style="height: 30px;"><a href="https://pharmaverse.org/" class="external-link"><img src="https://github.com/insightsengineering/hex-stickers/blob/main/PNG/pharmaverse.png?raw=true" alt="pharmaverse" style="height: 28px;"></a> </div>
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@@ -36,15 +36,6 @@
 <li class="nav-item"><a class="nav-link" href="reference/index.html">Reference</a></li>
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 <li class="nav-item dropdown">
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-<a class="dropdown-item" data-toggle="tooltip" title="" href="https://insightsengineering.github.io/osprey/v0.1.16">v0.1.16</a>
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   <ul class="dropdown-menu" aria-labelledby="dropdown-reports">
 <li><a class="dropdown-item" href="coverage-report/">Coverage report</a></li>
@@ -69,30 +60,31 @@
 <div class="page-header"><h1 id="osprey">osprey<a class="anchor" aria-label="anchor" href="#osprey"></a>
 </h1></div>
 <!-- start badges -->
-<p><a href="https://insightsengineering.github.io/osprey/main/unit-test-report/"><img src="https://github.com/insightsengineering/osprey/actions/workflows/check.yaml/badge.svg" alt="Check 🛠"></a> <a href="https://insightsengineering.github.io/osprey/"><img src="https://github.com/insightsengineering/osprey/actions/workflows/docs.yaml/badge.svg" alt="Docs 📚"></a> <a href="https://insightsengineering.github.io/osprey/main/coverage-report/"><img src="https://raw.githubusercontent.com/insightsengineering/osprey/_xml_coverage_reports/data/main/badge.svg" alt="Code Coverage 📔"></a></p>
+<p><a href="https://insightsengineering.github.io/osprey/"><img src="https://github.com/insightsengineering/osprey/actions/workflows/check.yaml/badge.svg" alt="Check 🛠"></a> <a href="https://insightsengineering.github.io/osprey/"><img src="https://github.com/insightsengineering/osprey/actions/workflows/docs.yaml/badge.svg" alt="Docs 📚"></a> <a href="https://insightsengineering.github.io/osprey/main/coverage-report/"><img src="https://raw.githubusercontent.com/insightsengineering/osprey/_xml_coverage_reports/data/main/badge.svg" alt="Code Coverage 📔"></a></p>
 <p><img src="https://img.shields.io/github/forks/insightsengineering/osprey?style=social" alt="GitHub forks"><img src="https://img.shields.io/github/stars/insightsengineering/osprey?style=social" alt="GitHub repo stars"></p>
 <p><img src="https://img.shields.io/github/commit-activity/m/insightsengineering/osprey" alt="GitHub commit activity"><img src="https://img.shields.io/github/contributors/insightsengineering/osprey" alt="GitHub contributors"><img src="https://img.shields.io/github/last-commit/insightsengineering/osprey" alt="GitHub last commit"><img src="https://img.shields.io/github/issues-pr/insightsengineering/osprey" alt="GitHub pull requests"><img src="https://img.shields.io/github/repo-size/insightsengineering/osprey" alt="GitHub repo size"><img src="https://img.shields.io/github/languages/count/insightsengineering/osprey" alt="GitHub language count"><a href="https://www.repostatus.org/#active" class="external-link"><img src="https://www.repostatus.org/badges/latest/active.svg" alt="Project Status: Active – The project has reached a stable, usable state and is being actively developed."></a> <a href="https://github.com/insightsengineering/osprey/tree/main" class="external-link"><img src="https://img.shields.io/github/r-package/v/insightsengineering/osprey/main?color=purple&amp;label=package%20version" alt="Current Version"></a> <a href="https://github.com/insightsengineering/osprey/issues?q=is%3Aissue+is%3Aopen+sort%3Aupdated-desc" class="external-link"><img src="https://img.shields.io/github/issues-raw/insightsengineering/osprey?color=red&amp;label=open%20issues" alt="Open Issues"></a> <!-- end badges --></p>
-<p><code>osprey</code> is an R package for community contributed analysis functions to create TLGs (tables, listing and graphs) for the analysis of clinical trials data. These functions can be used stand alone to generate static analysis, but are also called by the <a href="https://insightsengineering.github.io/teal.osprey/" class="external-link">teal.osprey</a> package which provides <code>teal</code> modules to be used inside <code>teal</code> applications.</p>
+<p><code>osprey</code> is an R package for community contributed analysis functions to create TLGs (tables, listing and graphs) for the analysis of clinical trials data. These functions can be used stand alone to generate static analysis, but are also called by the <a href="https://insightsengineering.github.io/teal.osprey/" class="external-link">teal.osprey</a> package which provides modules to be used inside <a href="https://insightsengineering.github.io/teal/" class="external-link"><code>teal</code></a> applications.</p>
 <p>The package provides:</p>
 <!-- markdownlint-disable MD007 MD030 -->
 <ul>
-<li>waterfall plots (<code>g_waterfall</code>)</li>
-<li>swim lane plots (<code>g_swimlane</code>)</li>
-<li>spider plots (<code>g_spiderplot</code>)</li>
-<li>butterfly plots (<code>g_butterfly</code>)</li>
+<li>waterfall plots (<a href="https://insightsengineering.github.io/osprey/latest-tag/reference/g_waterfall.html"><code>g_waterfall</code></a>)</li>
+<li>swim lane plots (<a href="https://insightsengineering.github.io/osprey/latest-tag/reference/g_swimlane.html"><code>g_swimlane</code></a>)</li>
+<li>spider plots (<a href="https://insightsengineering.github.io/osprey/latest-tag/reference/g_spiderplot.html"><code>g_spiderplot</code></a>)</li>
+<li>butterfly plots (<a href="https://insightsengineering.github.io/osprey/latest-tag/reference/g_butterfly.html"><code>g_butterfly</code></a>)</li>
 <li>and many more <!-- markdownlint-enable MD007 MD030 -->
 </li>
 </ul>
 <div class="section level2">
 <h2 id="installation">Installation<a class="anchor" aria-label="anchor" href="#installation"></a>
 </h2>
-<p>From July 2023 <code>insightsengineering</code> packages are available on <a href="https://r-universe.dev/" class="external-link">r-universe</a>.</p>
 <div class="sourceCode" id="cb1"><pre class="downlit sourceCode r">
 <code class="sourceCode R"><span><span class="co"># stable versions</span></span>
-<span><span class="fu"><a href="https://rdrr.io/r/utils/install.packages.html" class="external-link">install.packages</a></span><span class="op">(</span><span class="st">'osprey'</span>, repos <span class="op">=</span> <span class="fu"><a href="https://rdrr.io/r/base/c.html" class="external-link">c</a></span><span class="op">(</span><span class="st">'https://insightsengineering.r-universe.dev'</span>, <span class="st">'https://cloud.r-project.org'</span><span class="op">)</span><span class="op">)</span></span>
+<span><span class="co"># install.packages("pak")</span></span>
+<span><span class="fu">pak</span><span class="fu">::</span><span class="fu"><a href="https://pak.r-lib.org/reference/pkg_install.html" class="external-link">pkg_install</a></span><span class="op">(</span><span class="st">"insightsengineering/osprey@*release"</span><span class="op">)</span></span>
 <span></span>
 <span><span class="co"># beta versions</span></span>
-<span><span class="fu"><a href="https://rdrr.io/r/utils/install.packages.html" class="external-link">install.packages</a></span><span class="op">(</span><span class="st">'osprey'</span>, repos <span class="op">=</span> <span class="fu"><a href="https://rdrr.io/r/base/c.html" class="external-link">c</a></span><span class="op">(</span><span class="st">'https://pharmaverse.r-universe.dev'</span>, <span class="st">'https://cloud.r-project.org'</span><span class="op">)</span><span class="op">)</span></span></code></pre></div>
+<span><span class="co"># install.packages("pak")</span></span>
+<span><span class="fu">pak</span><span class="fu">::</span><span class="fu"><a href="https://pak.r-lib.org/reference/pkg_install.html" class="external-link">pkg_install</a></span><span class="op">(</span><span class="st">"insightsengineering/osprey"</span><span class="op">)</span></span></code></pre></div>
 </div>
 <div class="section level2">
 <h2 id="stargazers-and-forkers">Stargazers and Forkers<a class="anchor" aria-label="anchor" href="#stargazers-and-forkers"></a>
diff --git a/main/news/index.html b/main/news/index.html
index 2435392..73e21d4 100644
--- a/main/news/index.html
+++ b/main/news/index.html
@@ -7,7 +7,7 @@
 
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-    <small class="nav-text text-muted me-auto" data-bs-toggle="tooltip" data-bs-placement="bottom" title="">0.1.16.9011</small>
+    <small class="nav-text text-muted me-auto" data-bs-toggle="tooltip" data-bs-placement="bottom" title="">0.1.16.9012</small>
 
     <div style="width: 140px; margin-left: 0.5rem;"> <small class="nav-text text-muted me-auto">part of</small> <img src="https://github.com/insightsengineering/hex-stickers/blob/main/PNG/nest.png?raw=true" alt="NEST" style="height: 30px;"><a href="https://pharmaverse.org/" class="external-link"><img src="https://github.com/insightsengineering/hex-stickers/blob/main/PNG/pharmaverse.png?raw=true" alt="pharmaverse" style="height: 28px;"></a> </div>
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@@ -18,15 +18,6 @@
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-          id="dropdown-versions">Versions</a> <div class="dropdown-menu" aria-labelledby="dropdown-versions"> <a class="dropdown-item" data-toggle="tooltip" title="" href="https://insightsengineering.github.io/osprey/main">main</a>
-<a class="dropdown-item" data-toggle="tooltip" title="" href="https://insightsengineering.github.io/osprey/latest-tag">latest-tag</a>
-<a class="dropdown-item" data-toggle="tooltip" title="" href="https://insightsengineering.github.io/osprey/v0.1.16">v0.1.16</a>
-<a class="dropdown-item" data-toggle="tooltip" title="" href="https://insightsengineering.github.io/osprey/v0.1.15">v0.1.15</a> </div></li>
-<!-- end dropdown for versions -->
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   <ul class="dropdown-menu" aria-labelledby="dropdown-reports"><li><a class="dropdown-item" href="../coverage-report/">Coverage report</a></li>
     <li><a class="dropdown-item" href="../unit-test-report/">Unit test report</a></li>
@@ -48,7 +39,7 @@ <h1>Changelog</h1>
     </div>
 
     <div class="section level2">
-<h2 class="pkg-version" data-toc-text="0.1.16.9011" id="osprey-01169011">osprey 0.1.16.9011<a class="anchor" aria-label="anchor" href="#osprey-01169011"></a></h2>
+<h2 class="pkg-version" data-toc-text="0.1.16.9012" id="osprey-01169012">osprey 0.1.16.9012<a class="anchor" aria-label="anchor" href="#osprey-01169012"></a></h2>
 <ul><li>Remove duplicated <code>grob_part</code> function.</li>
 <li>Replaced all usage of <code>synthetic_cdisc_data</code> with <code>random.cdisc.data</code>
 </li>
diff --git a/main/pkgdown.yml b/main/pkgdown.yml
index 2214e12..9cb2702 100644
--- a/main/pkgdown.yml
+++ b/main/pkgdown.yml
@@ -2,7 +2,7 @@ pandoc: '3.2'
 pkgdown: 2.1.0
 pkgdown_sha: ~
 articles: {}
-last_built: 2024-08-19T07:14Z
+last_built: 2024-08-29T15:27Z
 urls:
   reference: https://insightsengineering.github.io/osprey/reference
   article: https://insightsengineering.github.io/osprey/articles
diff --git a/main/reference/argument_convention.html b/main/reference/argument_convention.html
index 81a5795..fda5c6d 100644
--- a/main/reference/argument_convention.html
+++ b/main/reference/argument_convention.html
@@ -9,7 +9,7 @@
 
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-    <small class="nav-text text-muted me-auto" data-bs-toggle="tooltip" data-bs-placement="bottom" title="">0.1.16.9011</small>
+    <small class="nav-text text-muted me-auto" data-bs-toggle="tooltip" data-bs-placement="bottom" title="">0.1.16.9012</small>
 
     <div style="width: 140px; margin-left: 0.5rem;"> <small class="nav-text text-muted me-auto">part of</small> <img src="https://github.com/insightsengineering/hex-stickers/blob/main/PNG/nest.png?raw=true" alt="NEST" style="height: 30px;"><a href="https://pharmaverse.org/" class="external-link"><img src="https://github.com/insightsengineering/hex-stickers/blob/main/PNG/pharmaverse.png?raw=true" alt="pharmaverse" style="height: 28px;"></a> </div>
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@@ -20,15 +20,6 @@
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     <li><a class="dropdown-item" href="../unit-test-report/">Unit test report</a></li>
diff --git a/main/reference/as_pdf.html b/main/reference/as_pdf.html
index 0b2fd3a..cbd6ad4 100644
--- a/main/reference/as_pdf.html
+++ b/main/reference/as_pdf.html
@@ -7,7 +7,7 @@
 
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-    <small class="nav-text text-muted me-auto" data-bs-toggle="tooltip" data-bs-placement="bottom" title="">0.1.16.9011</small>
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     <div style="width: 140px; margin-left: 0.5rem;"> <small class="nav-text text-muted me-auto">part of</small> <img src="https://github.com/insightsengineering/hex-stickers/blob/main/PNG/nest.png?raw=true" alt="NEST" style="height: 30px;"><a href="https://pharmaverse.org/" class="external-link"><img src="https://github.com/insightsengineering/hex-stickers/blob/main/PNG/pharmaverse.png?raw=true" alt="pharmaverse" style="height: 28px;"></a> </div>
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diff --git a/main/reference/create_flag_vars.html b/main/reference/create_flag_vars.html
index 6c37fd3..df38040 100644
--- a/main/reference/create_flag_vars.html
+++ b/main/reference/create_flag_vars.html
@@ -7,7 +7,7 @@
 
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-    <small class="nav-text text-muted me-auto" data-bs-toggle="tooltip" data-bs-placement="bottom" title="">0.1.16.9011</small>
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index bc1b095..f3846fb 100644
--- a/main/reference/domain_check.html
+++ b/main/reference/domain_check.html
@@ -7,7 +7,7 @@
 
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-    <small class="nav-text text-muted me-auto" data-bs-toggle="tooltip" data-bs-placement="bottom" title="">0.1.16.9011</small>
+    <small class="nav-text text-muted me-auto" data-bs-toggle="tooltip" data-bs-placement="bottom" title="">0.1.16.9012</small>
 
     <div style="width: 140px; margin-left: 0.5rem;"> <small class="nav-text text-muted me-auto">part of</small> <img src="https://github.com/insightsengineering/hex-stickers/blob/main/PNG/nest.png?raw=true" alt="NEST" style="height: 30px;"><a href="https://pharmaverse.org/" class="external-link"><img src="https://github.com/insightsengineering/hex-stickers/blob/main/PNG/pharmaverse.png?raw=true" alt="pharmaverse" style="height: 28px;"></a> </div>
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-<a class="dropdown-item" data-toggle="tooltip" title="" href="https://insightsengineering.github.io/osprey/latest-tag">latest-tag</a>
-<a class="dropdown-item" data-toggle="tooltip" title="" href="https://insightsengineering.github.io/osprey/v0.1.16">v0.1.16</a>
-<a class="dropdown-item" data-toggle="tooltip" title="" href="https://insightsengineering.github.io/osprey/v0.1.15">v0.1.15</a> </div></li>
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     <li><a class="dropdown-item" href="../unit-test-report/">Unit test report</a></li>
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index b8cd814..e6fb8c1 100644
--- a/main/reference/g_ae_sub.html
+++ b/main/reference/g_ae_sub.html
@@ -7,7 +7,7 @@
 
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-    <small class="nav-text text-muted me-auto" data-bs-toggle="tooltip" data-bs-placement="bottom" title="">0.1.16.9011</small>
+    <small class="nav-text text-muted me-auto" data-bs-toggle="tooltip" data-bs-placement="bottom" title="">0.1.16.9012</small>
 
     <div style="width: 140px; margin-left: 0.5rem;"> <small class="nav-text text-muted me-auto">part of</small> <img src="https://github.com/insightsengineering/hex-stickers/blob/main/PNG/nest.png?raw=true" alt="NEST" style="height: 30px;"><a href="https://pharmaverse.org/" class="external-link"><img src="https://github.com/insightsengineering/hex-stickers/blob/main/PNG/pharmaverse.png?raw=true" alt="pharmaverse" style="height: 28px;"></a> </div>
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 <li class="nav-item dropdown">
-<!-- start dropdown for versions --> <li class="nav-item dropdown">
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-<a class="dropdown-item" data-toggle="tooltip" title="" href="https://insightsengineering.github.io/osprey/latest-tag">latest-tag</a>
-<a class="dropdown-item" data-toggle="tooltip" title="" href="https://insightsengineering.github.io/osprey/v0.1.16">v0.1.16</a>
-<a class="dropdown-item" data-toggle="tooltip" title="" href="https://insightsengineering.github.io/osprey/v0.1.15">v0.1.15</a> </div></li>
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Correction","title":"Contributor Covenant Code of Conduct","text":"Community Impact: Use inappropriate language behavior deemed unprofessional unwelcome community. Consequence: private, written warning community leaders, providing clarity around nature violation explanation behavior inappropriate. public apology may requested.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/CODE_OF_CONDUCT.html","id":"id_2-warning","dir":"","previous_headings":"Enforcement Guidelines","what":"2. Warning","title":"Contributor Covenant Code of Conduct","text":"Community Impact: violation single incident series actions. Consequence: warning consequences continued behavior. interaction people involved, including unsolicited interaction enforcing Code Conduct, specified period time. includes avoiding interactions community spaces well external channels like social media. 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Permanent Ban","title":"Contributor Covenant Code of Conduct","text":"Community Impact: Demonstrating pattern violation community standards, including sustained inappropriate behavior, harassment individual, aggression toward disparagement classes individuals. Consequence: permanent ban sort public interaction within community.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/CODE_OF_CONDUCT.html","id":"attribution","dir":"","previous_headings":"","what":"Attribution","title":"Contributor Covenant Code of Conduct","text":"Code Conduct adapted Contributor Covenant, version 2.1, available https://www.contributor-covenant.org/version/2/1/code_of_conduct.html. Community Impact Guidelines inspired Mozilla’s code conduct enforcement ladder. answers common questions code conduct, see FAQ https://www.contributor-covenant.org/faq. 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Usually ADAE$USUBJID. arm (factor) vector contains arm information analysis data. example, ADAE$ACTARMCD. arm_sl (vector) contains subject level treatment variable. example, ADSL$ACTARM. subgroups (data.frame) Variables conduct analysis. subgroups_sl (data.frame) Subject level variables conduct analysis. Usually ADSL. trt (character) indicates name treatment arm. Default second level arm. ref (character) indicates name reference arm. Default first level arm. indent (numeric) non-negative integer 0 means subgroup levels indented subgroups_levels (list) nested named list variables conduct analysis. names nested lists used show label. children lists start \"Total\" = variable label, followed labels level said variable. 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Example 1 p1 <- g_ae_sub(id,   arm,   arm_sl,   subgroups,   subgroups_sl,   trt = \"ARM A\",   ref = \"ARM C\",   subgroups_levels = subgroups_levels,   arm_n = FALSE )  grid::grid.newpage()  # Example 2: display number of patients in each arm p2 <- g_ae_sub(id,   arm,   arm_sl,   subgroups,   subgroups_sl,   trt = \"ARM A\",   ref = \"ARM C\",   subgroups_levels = subgroups_levels,   arm_n = TRUE )  grid::grid.newpage()  # Example 3: preprocess data to only include treatment and control arm patients trt <- \"ARM A\" ref <- \"ARM C\" ADAE <- osprey::rADAE ADSL <- osprey::rADSL %>% filter(ACTARMCD %in% c(trt, ref)) id <- ADAE$USUBJID arm <- ADAE$ACTARMCD arm_sl <- as.character(ADSL$ACTARMCD) subgroups_sl <- ADSL[, c(\"SEX\", \"RACE\", \"STRATA1\")] subgroups <- ADAE[, c(\"SEX\", \"RACE\", \"STRATA1\")] subgroups_levels <- list(   RACE = list(     \"Total\" = \"Race\",     \"AMERICAN INDIAN OR ALASKA NATIVE\" = \"American\",     \"WHITE\" = \"White\",     \"ASIAN\" = \"Asian\",     \"BLACK OR AFRICAN AMERICAN\" = \"African\"   ),   STRATA1 = list(     \"Total\" = \"Strata\",     \"A\" = \"TypeA\",     \"B\" = \"TypeB\",     \"C\" = \"Typec\"   ),   SEX = list(     \"Total\" = \"Sex\",     \"M\" = \"Male\",     \"F\" = \"Female\"   ) ) p3 <- g_ae_sub(id,   arm,   arm_sl,   subgroups,   subgroups_sl,   trt,   ref,   subgroups_levels = subgroups_levels,   arm_n = FALSE )"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_butterfly.html","id":null,"dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Butterfly Plot — g_butterfly","title":"Butterfly Plot — g_butterfly","text":"butterfly plot often used Early Development (ED) opposed barplot shows instances AEs # patients category separated dichotomization variable. bar can color coded according variable choice sorted according either alphabetical order maximum count.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_butterfly.html","id":"ref-usage","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Usage","title":"Butterfly Plot — g_butterfly","text":"","code":"g_butterfly(   category,   right_flag,   left_flag,   id = NULL,   group_names = NULL,   block_count = c(\"# of patients\", \"# of AEs\"),   block_color = NULL,   facet_rows = NULL,   x_label = block_count,   y_label = \"AE Derived Terms\",   legend_label = \"AETOXGR\",   sort_by = c(\"count\", \"alphabetical\", \"right\", \"left\"),   show_legend = TRUE )"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_butterfly.html","id":"arguments","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Arguments","title":"Butterfly Plot — g_butterfly","text":"category vector y values right_flag vector logical length category. used filter category right side barplot. maintain backward compatibility, vector 1s 0s also work. left_flag vector logical length category. used filter category left side barplot. maintain backward compatibility, vector 1s 0s also work. id unique subject identifier variable. group_names string vector length 2 desired names dichotomization variables required format : first name corresponds name right side second name corresponds name left side default: extract column names group block_count string - count (ex: # 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Example 1, # of AEs g_butterfly(   category = ANL$AEBODSYS,   right_flag = ANL$flag1,   left_flag = ANL$flag2,   group_names = c(\"flag1 Asian\", \"flag2 M\"),   block_count = \"# of AEs\",   block_color = ANL$AETOXGR,   id = ANL$USUBJID,   x_label = \"# of AEs\",   y_label = \"AE Body System\",   legend_label = \"AETOXGR\",   sort_by = \"count\",   show_legend = TRUE )  # Example 2, # of patients with facet g_butterfly(   category = ANL$AEBODSYS,   right_flag = ANL$flag1,   left_flag = ANL$flag2,   group_names = c(\"flag1 Asian\", \"flag2 M\"),   block_count = \"# of patients\",   block_color = ANL$AETOXGR,   facet_rows = ANL$ARM,   id = ANL$USUBJID,   x_label = \"# of patients\",   y_label = \"AE Derived Terms\",   legend_label = \"AETOXGR\",   sort_by = \"count\",   show_legend = TRUE )"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_events_term_id.html","id":null,"dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Events by Term Plot — g_events_term_id","title":"Events by Term Plot — g_events_term_id","text":"function plots commonly occurred events number unique subjects events. creates basic summary events compares event occurrences comparison reference arms, can used events data Adverse Events.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_events_term_id.html","id":"ref-usage","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Usage","title":"Events by Term Plot — g_events_term_id","text":"","code":"g_events_term_id(   term,   id,   arm,   arm_N,   ref = levels(arm)[1],   trt = levels(arm)[2],   sort_by = c(\"term\", \"riskdiff\", \"meanrisk\"),   rate_range = c(0, 1),   diff_range = c(-1, 1),   reversed = FALSE,   conf_level = 0.95,   diff_ci_method = c(\"wald\", \"waldcc\", \"ac\", \"score\", \"scorecc\", \"mn\", \"mee\", \"blj\",     \"ha\", \"beal\"),   axis_side = c(\"left\", \"right\"),   color = c(getOption(\"ggplot2.discrete.colour\"), \"blue\", \"red\")[1:2],   shape = c(16, 17),   fontsize = 4,   draw = TRUE )"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_events_term_id.html","id":"arguments","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Arguments","title":"Events by Term Plot — g_events_term_id","text":"term character factor vector, data.frame  Represents events information. term can data.frame produced create_flag_vars, column logical event indicator id (vector) contains subject identifier. Length id must length number rows terms. Usually ADAE$USUBJID. arm (factor) vector contains arm information analysis data. example, ADAE$ACTARMCD. arm_N (numeric vector) Contains information number patients levels arm. useful patients adverse events can accounted argument. ref character indicates name reference arm. Default first level arm. trt character indicates name treatment arm. Default second level arm. sort_by character indicates term sorted plot. Choose \"term\" alphabetic terms, \"riskdiff\" risk difference, \"meanrisk\" mean risk. Default \"term\". rate_range Numeric vector length 2. Range overall rate display diff_range Numeric vector length 2. Range rate difference display reversed logical whether reverse sorting sort_by. Default FALSE. conf_level (numeric) confidence interval level, default 0.95. diff_ci_method (character) method used calculate confidence interval. Default \"wald\". Possible choices methods supported BinomDiffCI. axis_side character side axis label, \"left\" \"right\". Default \"left\". color Color plot. vector length 2. Color reference treatment arms respectively. Default set c(\"blue\", \"red\"). shape Shape plot. vector length 2. Shape reference treatment arms respectively. Default set c(16, 17) per scale_shape. fontsize (numeric) font size plot. size used ggplot2 default unit \"mm\", want \"points\" need divide point number ggplot2:::.pt. draw (logical) whether draw plot.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_events_term_id.html","id":"value","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Value","title":"Events by Term Plot — g_events_term_id","text":"grob object","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_events_term_id.html","id":"details","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Details","title":"Events by Term Plot — g_events_term_id","text":"equivalent STREAM output","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_events_term_id.html","id":"author","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Author","title":"Events by Term Plot — g_events_term_id","text":"Liming Li (Lil128) liming.li@roche.com Molly (hey59) hey59@gene.com","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_events_term_id.html","id":"ref-examples","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Examples","title":"Events by Term Plot — g_events_term_id","text":"","code":"library(dplyr) library(grid) library(nestcolor)  ADSL <- osprey::rADSL ADAE <- osprey::rADAE  # add additional dummy causality flags ADAE <- ADAE %>%   mutate(AEREL1 = (AEREL == \"Y\" & ACTARM == \"A: Drug X\")) %>%   mutate(AEREL2 = (AEREL == \"Y\" & ACTARM == \"B: Placebo\")) attr(ADAE[[\"AEREL1\"]], \"label\") <- \"AE related to A: Drug X\" attr(ADAE[[\"AEREL2\"]], \"label\") <- \"AE related to B: Placebo\"  term <- ADAE$AEDECOD id <- ADAE$USUBJID arm <- ADAE$ACTARMCD arm_N <- table(ADSL$ACTARMCD) ref <- \"ARM A\" trt <- \"ARM C\"  # Example 1 p1 <- g_events_term_id(   term,   id,   arm,   arm_N )  grid::grid.newpage() grid::grid.draw(p1)  # Example 2 p2 <- g_events_term_id(   term,   id,   arm,   arm_N,   trt = trt,   ref = ref,   sort_by = \"riskdiff\",   diff_ci_method = \"ac\",   conf_level = 0.9 )  grid::grid.newpage() grid::grid.draw(p2)  # Example 3 p3 <- g_events_term_id(   term,   id,   arm,   arm_N,   sort_by = \"meanrisk\",   axis_side = \"right\",   fontsize = 5 )  grid::grid.newpage() grid::grid.draw(p3)  # Example 4 term <- create_flag_vars(ADAE) g_events_term_id(   term,   id,   arm,   arm_N,   fontsize = 3 )"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_heat_bygrade.html","id":null,"dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Heatmap by Grade — g_heat_bygrade","title":"Heatmap by Grade — g_heat_bygrade","text":"function plots heatmap","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_heat_bygrade.html","id":"ref-usage","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Usage","title":"Heatmap by Grade — g_heat_bygrade","text":"","code":"g_heat_bygrade(   id_var,   exp_data,   visit_var,   ongo_var,   anno_data,   anno_var,   heat_data,   heat_color_var,   heat_color_opt = NULL,   conmed_data = NULL,   conmed_var = NULL,   conmed_color_opt = NULL,   xlab = \"Visit\",   title = NULL )"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_heat_bygrade.html","id":"arguments","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Arguments","title":"Heatmap by Grade — g_heat_bygrade","text":"id_var (character) name column contains unique subject identifier shared data Usually \"USUBJID\". exp_data (data.frame) exposure data. Usually ADEX. visit_var (character) name column contains analysis visit. Usually \"AVISIT\" ongo_var (character) name column exp_data contains logical variable indicating whether treatment still ongoing. Usually can derived EOSSTT anno_data (data.frame) annotation data contains subject level characteristics. Usually ADSL anno_var (character) vector columns name(s) include annotation heat_data (data.frame) data frame contains information needed text heatmap Usually ADCM. heat_color_var (character) name column contains heat grade heat_color_opt optional, (character) named vector maps names heat colors conmed_data optional, (data.frame) concomitant medicine data. Usually ADCM default NULL (conmed plotted) conmed_var optional, (character) concomitant medicine variable name. Must column name conmed_data conmed_data provided. default NULL (conmed plotted) conmed_color_opt optional, (character) vector color name(s) conmed_data xlab optional, (character) string shown x-axis label, default \"Visit\" title (character) string shown title plot. default NULL (plot title displayed)","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_heat_bygrade.html","id":"author","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Author","title":"Heatmap by Grade — g_heat_bygrade","text":"Nina Qi (qit3) qit3@gene.com Molly (hey59) hey59@gene.com","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_heat_bygrade.html","id":"ref-examples","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Examples","title":"Heatmap by Grade — g_heat_bygrade","text":"","code":"library(dplyr)  ADSL <- osprey::rADSL %>% slice(1:30) ADEX <- osprey::rADEX %>% filter(USUBJID %in% ADSL$USUBJID) ADAE <- osprey::rADAE %>% filter(USUBJID %in% ADSL$USUBJID) ADCM <- osprey::rADCM %>% filter(USUBJID %in% ADSL$USUBJID) # function to derive AVISIT from ADEX add_visit <- function(data_need_visit) {   visit_dates <- ADEX %>%     filter(PARAMCD == \"DOSE\") %>%     distinct(USUBJID, AVISIT, ASTDTM) %>%     group_by(USUBJID) %>%     arrange(ASTDTM) %>%     mutate(next_vis = lead(ASTDTM), is_last = ifelse(is.na(next_vis), TRUE, FALSE)) %>%     rename(this_vis = ASTDTM)   data_visit <- data_need_visit %>%     select(USUBJID, ASTDTM) %>%     left_join(visit_dates, by = \"USUBJID\", relationship = \"many-to-many\") %>%     filter(ASTDTM > this_vis & (ASTDTM < next_vis | is_last == TRUE)) %>%     left_join(data_need_visit, relationship = \"many-to-many\")   return(data_visit) } # add AVISIT in ADAE and ADCM ADAE <- add_visit(ADAE) #> Joining with `by = join_by(USUBJID, ASTDTM)` ADCM <- add_visit(ADCM) #> Joining with `by = join_by(USUBJID, ASTDTM)` exp_data <- ADEX %>%   filter(PARCAT1 == \"INDIVIDUAL\") %>%   group_by(USUBJID) %>%   # create a shorter subject identifier   mutate(SUBJ = utils::tail(strsplit(USUBJID, \"-\")[[1]], n = 1)) %>%   mutate(ongo_var = (EOSSTT == \"ONGOING\")) %>%   ungroup() anno_data <- ADSL %>%   select(SEX, COUNTRY, USUBJID) %>%   group_by(USUBJID) %>%   mutate(SUBJ = utils::tail(strsplit(USUBJID, \"-\")[[1]], n = 1)) %>%   ungroup() %>%   select(-USUBJID) heat_data <- ADAE %>%   select(USUBJID, AVISIT, AETOXGR) %>%   group_by(USUBJID) %>%   mutate(SUBJ = utils::tail(strsplit(USUBJID, \"-\")[[1]], n = 1)) %>%   ungroup() %>%   select(-USUBJID) heat_color_opt <- c(   \"No Event\" = \"gray90\",   \"1\" = \"lightsteelblue1\",   \"2\" = \"steelblue1\",   \"3\" = \"steelblue4\",   \"4\" = \"maroon\",   \"5\" = \"brown4\" ) cmdecod_label <- attr(ADCM[[\"CMDECOD\"]], \"label\") ADCM <- ADCM %>%   filter(     CMDECOD == \"medname A_1/3\" | CMDECOD == \"medname A_2/3\" | CMDECOD == \"medname A_3/3\"   ) %>%   mutate(CMDECOD = factor(CMDECOD, levels = unique(CMDECOD))) attr(ADCM[[\"CMDECOD\"]], \"label\") <- cmdecod_label conmed_data <- ADCM %>%   group_by(USUBJID) %>%   mutate(SUBJ = utils::tail(strsplit(USUBJID, \"-\")[[1]], n = 1)) # example plotting conmed g_heat_bygrade(   id_var = \"SUBJ\",   exp_data,   visit_var = \"AVISIT\",   ongo_var = \"ongo_var\",   anno_data,   anno_var = c(\"SEX\", \"COUNTRY\"),   heat_data,   heat_color_var = \"AETOXGR\",   heat_color_opt,   conmed_data,   conmed_var = \"CMDECOD\",   conmed_color_opt = c(\"green\", \"green3\", \"green4\") )  # example not plotting conmed g_heat_bygrade(   id_var = \"SUBJ\",   exp_data,   visit_var = \"AVISIT\",   ongo_var = \"ongo_var\",   anno_data,   anno_var = c(\"SEX\", \"COUNTRY\"),   heat_data,   heat_color_var = \"AETOXGR\",   heat_color_opt )"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_hy_law.html","id":null,"dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Hy's Law Plot — g_hy_law","title":"Hy's Law Plot — g_hy_law","text":"scatter plot typically used display maximum total bilirubin values (TBL) versus maximum alanine transaminase (ALT) values.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_hy_law.html","id":"ref-usage","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Usage","title":"Hy's Law Plot — g_hy_law","text":"","code":"g_hy_law(   id,   term,   aval,   arm,   term_selected,   anrhi,   folds = c(3, 2),   text = c(\"Normal Range\", \"Hyperbilirubinemia\", \"Possible Hy's Law Range\",     \"Temple's Corollary\"),   caption = paste(\"Maximum values are those maximum values that occur post-baseline\",     \"(no time constraints and not necessarily concurrent events).\"),   title = \"Max. Total Bilirubin vs. Max. Alanine Aminotransferase\",   xlab = \"Maximum Alanine Aminotransferase (/ULN)\",   ylab = \"Maximum Total Bilirubin (/ULN)\" )"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_hy_law.html","id":"arguments","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Arguments","title":"Hy's Law Plot — g_hy_law","text":"id unique subject identifier. term term observation. aval analysis value. arm treatment arm. Used fill color plot. term_selected string vector length 2 - two terms selected used plot. First value corresponds parameter plotted x-axis. Second value corresponds plotted y-axis. anrhi high limit normal range. folds numeric vector length two. Indicates position reference lines drawn. Default c(3, 2) corresponds line position 3 x-axis 2 y-axis. text string vector length four label shown quadrant. First value corresponds label shown bottom left quadrant. Subsequent values move graph clockwise. caption string text footnote. Details methodology can shown . title string text plot title. xlab string text x axis label. ylab string text y axis label.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_hy_law.html","id":"value","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Value","title":"Hy's Law Plot — g_hy_law","text":"plot object","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_hy_law.html","id":"details","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Details","title":"Hy's Law Plot — g_hy_law","text":"graphic based upon eDISH (evaluation Drug Induced Serious Hepatotoxicity) plot Watkins et. al. 2008 publication Hepatology. Maximum values defined maximum post-baseline value time entire length observation period. axes log scale control dispersion data. values plotted 'times upper limit normal' value 1 mean result normal. value 1 considered upper limit normal upper limit normal respectively. instance, value 3 read '3 times upper limit normal'. Reference lines included determine various states, based upon clinical interpretation values includes following: Hyperbilirubinemia TBL least 2 xULN ALT less 3 xULN Normal Range TBL <= 1 xULN ALT <= 1 xULN Temple’s Corollary TBL <= 1 xULN ALT least 3 xULN Possible Hy's Law TBL least 2 xULN ALT least 3 xULN plot can easily adjusted lab parameters reference ranges needed. Consultation clinical expert determine associations clinically meaningful interpret associations recommended. equivalent STREAM output.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_hy_law.html","id":"author","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Author","title":"Hy's Law Plot — g_hy_law","text":"Katie Withycombe (withycok) katie.withycombe@roche.com Amy Franklin (frankla4) amy.franklin@roche.com William Holmes (holmesw) william.holmes@roche.com","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_hy_law.html","id":"ref-examples","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Examples","title":"Hy's Law Plot — g_hy_law","text":"","code":"library(dplyr) library(nestcolor)  # Note: CRP is being used in place of Bilirubin here because this is the only available data adsl <- osprey::rADSL adlb <- osprey::rADLB %>% mutate(ANRHI = 50)  # Example 1, - Hy's law template (3 and 2 X ULN) g_hy_law(   id = adlb$USUBJID,   term = adlb$PARAMCD,   aval = adlb$AVAL,   arm = adlb$ARM,   term_selected = c(\"ALT\", \"CRP\"),   anrhi = adlb$ANRHI,   folds = c(3, 2),   text = c(\"Normal Range\", \"Hyperbilirubinemia\", \"Possible Hy's Law Range\", \"Temple's Corollary\"),   caption = paste(     \"Maximum values are those maximum values that occur\",     \"post-baseline (no time constraints and not necessarily concurrent events).\"   ),   title = \"Max. Total Bilirubin vs. Max. Alanine Aminotransferase\",   xlab = \"Maximum Alanine Aminotransferase (/ULN)\",   ylab = \"Maximum Total Bilirubin (/ULN)\" ) #> Warning: All aesthetics have length 1, but the data has 400 rows. #> ℹ Please consider using `annotate()` or provide this layer with data containing #>   a single row. #> Warning: All aesthetics have length 1, but the data has 400 rows. #> ℹ Please consider using `annotate()` or provide this layer with data containing #>   a single row. #> Warning: All aesthetics have length 1, but the data has 400 rows. #> ℹ Please consider using `annotate()` or provide this layer with data containing #>   a single row. #> Warning: All aesthetics have length 1, but the data has 400 rows. #> ℹ Please consider using `annotate()` or provide this layer with data containing #>   a single row.   # Example 2, - change the quadrant lines and labels g_hy_law(   id = adlb$USUBJID,   term = adlb$PARAMCD,   aval = adlb$AVAL,   arm = adlb$ARM,   term_selected = c(\"ALT\", \"CRP\"),   anrhi = adlb$ANRHI,   folds = c(10, 15),   text = c(\"Quadrant 1\", \"Quadrant 2\", \"Quadrant 3\", \"Quadrant 4\"),   caption = paste(     \"Maximum values are those maximum values that occur\",     \"post-baseline (no time constraints and not necessarily concurrent events).\"   ),   title = \"Max. Total Bilirubin vs. Max. Alanine Aminotransferase\",   xlab = \"Maximum Alanine Aminotransferase (/ULN)\",   ylab = \"Maximum Total Bilirubin (/ULN)\" ) #> Warning: All aesthetics have length 1, but the data has 400 rows. #> ℹ Please consider using `annotate()` or provide this layer with data containing #>   a single row. #> Warning: All aesthetics have length 1, but the data has 400 rows. #> ℹ Please consider using `annotate()` or provide this layer with data containing #>   a single row. #> Warning: All aesthetics have length 1, but the data has 400 rows. #> ℹ Please consider using `annotate()` or provide this layer with data containing #>   a single row. #> Warning: All aesthetics have length 1, but the data has 400 rows. #> ℹ Please consider using `annotate()` or provide this layer with data containing #>   a single row."},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_patient_profile.html","id":null,"dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Patient Profile Plot — g_patient_profile","title":"Patient Profile Plot — g_patient_profile","text":"Patient profile plot provides detailed information specific subject participating study. plot includes relevant data one subject can help correlate adverse events, response, concomitant medications, exposure, laboratory. plotting patient profile modularized, domain plot generated function patient_domain_profile. g_patient_profile function assembles requested domain plots one patient profile. ADSL, ADEX, ADAE, ADRS, ADCM ADLB data must provided. plot output include domains data unspecified","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_patient_profile.html","id":"ref-usage","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Usage","title":"Patient Profile Plot — g_patient_profile","text":"","code":"g_patient_profile(   ex = NULL,   ae = NULL,   rs = NULL,   cm = NULL,   lb = NULL,   arrow_end_day,   xlim = c(-28, 365),   xlab = \"Study Day\",   title = \"Patient Profile\" )"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_patient_profile.html","id":"arguments","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Arguments","title":"Patient Profile Plot — g_patient_profile","text":"ex list may contain data dataframe ADEX domain dataset var vector identify lane ADEX domain plot ae list may contain data dataframe ADAE domain dataset var vector identify lane ADAE plot line_col factor vector specify color segments ADAE plot line_col_legend string displayed line color legend title ADAE plot line_col_opt aesthetic values map line color values ADAE plot (named vector map color values name). NULL, please make sure contains possible values line_col values, otherwise color assigned ggplot default, please note NULL needs specified rs list may contain data dataframe ADRS domain dataset var vector identify lane ADRS domain plot cm list may contain data dataframe ADCM domain dataset var vector identify lane ADCM domain plot lb list may contain data dataframe ADLB domain dataset var vector identify lane ADLB domain plot arrow_end_day numeric value indicates end arrow arrows requested xlim numeric vector x-axis limit shared domain plots, default xlim = c(-28, 365) xlab string shown x-axis label, default \"Study Day\" title string shown title plot, default \"Patient Profile\"","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_patient_profile.html","id":"value","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Value","title":"Patient Profile Plot — g_patient_profile","text":"plot object","code":""},{"path":[]},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_patient_profile.html","id":"author","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Author","title":"Patient Profile Plot — g_patient_profile","text":"Xuefeng Hou (houx14) houx14@gene.com Molly (hey59) hey59@gene.com Ting Qi (qit3) qit3@gene.com","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_patient_profile.html","id":"ref-examples","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Examples","title":"Patient Profile Plot — g_patient_profile","text":"","code":"library(dplyr) library(nestcolor)  # ADSL ADSL <- osprey::rADSL %>%   filter(USUBJID == rADSL$USUBJID[1]) %>%   mutate(     TRTSDT = as.Date(TRTSDTM),     max_date = max(as.Date(LSTALVDT), as.Date(DTHDT), na.rm = TRUE),     max_day = as.numeric(as.Date(max_date) - as.Date(TRTSDT)) + 1   ) %>%   select(USUBJID, STUDYID, TRTSDT, max_day)   # ADEX ADEX <- osprey::rADEX %>%   select(USUBJID, STUDYID, ASTDTM, PARCAT2, AVAL, AVALU, PARAMCD) ADEX <- left_join(ADSL, ADEX, by = c(\"USUBJID\", \"STUDYID\"))  ADEX <- ADEX %>%   filter(PARAMCD == \"DOSE\") %>%   arrange(PARCAT2, PARAMCD) %>%   mutate(diff = c(0, diff(AVAL, lag = 1))) %>%   mutate(Modification = case_when(     diff < 0 ~ \"Decrease\",     diff > 0 ~ \"Increase\",     diff == 0 ~ \"None\"   )) %>%   mutate(ASTDT_dur = as.numeric(     as.Date(substr(as.character(ASTDTM), 1, 10)) -       as.Date(TRTSDT) + 1   ))  # ADAE ADAE <- osprey::rADAE %>%   select(USUBJID, STUDYID, AESOC, AEDECOD, AESER, AETOXGR, AEREL, ASTDY, AENDY) ADAE <- left_join(ADSL, ADAE, by = c(\"USUBJID\", \"STUDYID\"))  # ADRS ADRS <- osprey::rADRS %>%   select(USUBJID, STUDYID, PARAMCD, PARAM, AVALC, AVAL, ADY, ADTM) ADRS <- left_join(ADSL, ADRS, by = c(\"USUBJID\", \"STUDYID\"))  # ADCM ADCM <- osprey::rADCM %>%   select(USUBJID, STUDYID, ASTDTM, AENDTM, CMDECOD, ASTDY, AENDY) ADCM <- left_join(ADSL, ADCM, by = c(\"USUBJID\", \"STUDYID\"))  # ADLB ADLB <- osprey::rADLB %>%   select(     USUBJID, STUDYID, LBSEQ, PARAMCD, BASETYPE, ADTM,     ADY, ATPTN, AVISITN, LBTESTCD, ANRIND   ) ADLB <- left_join(ADSL, ADLB, by = c(\"USUBJID\", \"STUDYID\"))  ADLB <- ADLB %>%   group_by(USUBJID) %>%   mutate(ANRIND = factor(ANRIND, levels = c(\"LOW\", \"NORMAL\", \"HIGH\")))  # Example Patient Profile plot 5 domains g_patient_profile(   ex = list(     data = ADEX,     var = ADEX$PARCAT2   ),   ae = list(     data = ADAE,     var = ADAE$AEDECOD,     line_col = factor(ADAE$AESER),     line_col_legend = \"Serious\",     line_col_opt = c(\"Y\" = \"red\", \"N\" = \"blue\")   ),   rs = list(     data = ADRS,     var = ADRS$PARAMCD   ),   cm = list(     data = ADCM,     var = ADCM$CMDECOD   ),   lb = list(     data = ADLB,     var = ADLB$LBTESTCD   ),   arrow_end_day = ADSL$max_day,   xlim = c(-28, ADSL$max_day),   xlab = \"Study Day\",   title = paste(\"Patient Profile: \", ADSL$USUBJID) )   # Example Patient Profile plot without ADCM and ADLB g_patient_profile(   ex = list(     data = ADEX,     var = ADEX$PARCAT2   ),   ae = list(     data = ADAE,     var = ADAE$AEDECOD,     line_col = factor(ADAE$AESER),     line_col_legend = \"Serious\",     line_col_opt = c(\"Y\" = \"red\", \"N\" = \"blue\")   ),   rs = list(     data = ADRS,     var = ADRS$PARAMCD   ),   arrow_end_day = ADSL$max_day,   xlim = c(-28, ADSL$max_day),   xlab = \"Study Day\",   title = paste(\"Patient Profile: \", ADSL$USUBJID) )"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_spiderplot.html","id":null,"dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Spider Plot — g_spiderplot","title":"Spider Plot — g_spiderplot","text":"Spider plot often used Early Development (ED) displays individual patient plot endpoint time group.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_spiderplot.html","id":"ref-usage","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Usage","title":"Spider Plot — g_spiderplot","text":"","code":"g_spiderplot(   marker_x,   marker_id,   marker_y,   line_colby = NULL,   line_color_opt = NULL,   marker_shape = NULL,   marker_shape_opt = NULL,   marker_size = 3,   datalabel_txt = NULL,   facet_rows = NULL,   facet_columns = NULL,   vref_line = NULL,   href_line = NULL,   x_label = \"Time (Days)\",   y_label = \"Change (%) from Baseline\",   show_legend = FALSE )"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_spiderplot.html","id":"arguments","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Arguments","title":"Spider Plot — g_spiderplot","text":"marker_x vector x values (must sorted order) marker_id vector group points together (default USUBJID) marker_y vector y values line_colby vector defines variable plot color coded, default NULL line_color_opt vector defines line color, default NULL marker_shape vector defines variable points shape coded, , default NULL marker_shape_opt vector defines marker shape code, default NULL marker_size size markers plot, default NULL datalabel_txt list defines text (last time point) flag arrow annotation: (per defined variable) elements must labeled txt_ann/mrkr_all/mrkr_ann. txt_ann text annotation next final data point (text annotation) mrkr_all vector ID's (annotation marker) mrkr_ann vector ID's (subset mrkr_all) arrow desired indicate study interim points. Default NULL. facet_rows dataframe defines variable used split plot rows, default NULL. facet_columns dataframe defines variable used split plot columns, default NULL. vref_line value defines vertical line overlay (can vector), default NULL. href_line value defines horizontal line overlay (can vector), default NULL. x_label string text x axis label, default time. y_label string text y axis label, default % change. show_legend boolean whether marker legend included, default FALSE.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_spiderplot.html","id":"value","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Value","title":"Spider Plot — g_spiderplot","text":"ggplot object","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_spiderplot.html","id":"details","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Details","title":"Spider Plot — g_spiderplot","text":"equivalent STREAM output","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_spiderplot.html","id":"author","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Author","title":"Spider Plot — g_spiderplot","text":"Carolyn Zhang (zhanc107) carolyn.zhang@duke.edu","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_spiderplot.html","id":"ref-examples","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Examples","title":"Spider Plot — g_spiderplot","text":"","code":"# simple example library(dplyr) library(nestcolor)  ADTR <- osprey::rADTR %>% select(STUDYID, USUBJID, ADY, AVISIT, CHG, PCHG, PARAMCD) ADSL <- osprey::rADSL %>% select(STUDYID, USUBJID, RACE, SEX, ARM) ANL <- left_join(ADTR, ADSL, by = c(\"STUDYID\", \"USUBJID\")) ANL <- ANL %>%   dplyr::filter(PARAMCD == \"SLDINV\" & AVISIT != \"POST-BASELINE MINIMUM\") %>%   dplyr::filter(RACE %in% c(\"WHITE\", \"ASIAN\")) %>%   group_by(USUBJID) %>%   dplyr::arrange(ADY) %>%   dplyr::mutate(     CHG = ifelse(AVISIT == \"Screening\", 0, CHG),     PCHG = ifelse(AVISIT == \"Screening\", 0, PCHG)   ) ANL$USUBJID <- substr(ANL$USUBJID, 14, 18)  # Plot 1 - default color and shape mapping g_spiderplot(   marker_x = ANL$ADY,   marker_id = ANL$USUBJID,   marker_y = ANL$PCHG,   line_colby = ANL$USUBJID,   marker_shape = ANL$USUBJID,   # marker_size = 5,   datalabel_txt = list(txt_ann = ANL$USUBJID),   # facet_rows = data.frame(sex = ANL$SEX),   # facet_columns = data.frame(arm = ANL$ARM),   vref_line = c(42, 86),   href_line = c(-20, 20),   x_label = \"Time (Days)\",   y_label = \"Change (%) from Baseline\",   show_legend = TRUE ) #> Warning: Removed 554 rows containing missing values or values outside the scale range #> (`geom_line()`). #> Warning: Removed 568 rows containing missing values or values outside the scale range #> (`geom_point()`). #> Warning: Removed 564 rows containing missing values or values outside the scale range #> (`geom_text()`).   # Plot 2 - with line color mapping g_spiderplot(   marker_x = ANL$AVISIT,   marker_id = ANL$USUBJID,   marker_y = ANL$CHG,   line_colby = ANL$RACE,   line_color_opt = c(\"WHITE\" = \"red\", \"ASIAN\" = \"blue\"),   marker_shape = ANL$USUBJID,   x_label = \"Visit\",   y_label = \"Change from Baseline\",   show_legend = TRUE ) #> Warning: Removed 564 rows containing missing values or values outside the scale range #> (`geom_line()`). #> Warning: Removed 568 rows containing missing values or values outside the scale range #> (`geom_point()`)."},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_swimlane.html","id":null,"dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Swimlane Plot — g_swimlane","title":"Swimlane Plot — g_swimlane","text":"Swimlane plot often used Early Development (ED) displays individual patient bar plot markers events patient level annotation","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_swimlane.html","id":"ref-usage","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Usage","title":"Swimlane Plot — g_swimlane","text":"","code":"g_swimlane(   bar_id,   bar_length,   sort_by = NULL,   col_by = NULL,   marker_id = NULL,   marker_pos = NULL,   marker_shape = NULL,   marker_shape_opt = NULL,   marker_color = NULL,   marker_color_opt = NULL,   anno_txt = NULL,   xref_line = NULL,   xtick_at = waiver(),   xlab,   title )"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_swimlane.html","id":"arguments","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Arguments","title":"Swimlane Plot — g_swimlane","text":"bar_id vector IDs identify bar bar_length numeric vector plotted length bar sort_by vector sort bars col_by vector color bars marker_id vector IDs identify markers within bar. Default bar_id. marker_pos numeric vector specify position marker point marker_shape vector specify shape markers marker_shape_opt aesthetic values map shape values (named vector map shape values name) marker_color vector specify color markers marker_color_opt aesthetic values map shape values (named vector map shape values name) anno_txt dataframe subject-level variables displayed annotation left xref_line numeric vector plot reference lines xtick_at optional break interval bar length axis xlab label bar length title string displayed plot title","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_swimlane.html","id":"value","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Value","title":"Swimlane Plot — g_swimlane","text":"plot object","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_swimlane.html","id":"author","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Author","title":"Swimlane Plot — g_swimlane","text":"Ting Qi (qit3) qit3@gene.com","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_swimlane.html","id":"ref-examples","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Examples","title":"Swimlane Plot — g_swimlane","text":"","code":"# Example 1 library(dplyr) library(nestcolor)  ADSL <- osprey::rADSL[1:20, ] ADRS <- filter(rADRS, PARAMCD == \"OVRINV\") ANL <- left_join(ADSL, ADRS, by = c(\"STUDYID\", \"USUBJID\"), multiple = \"all\") anno_txt <- ADSL[, c(\"ARMCD\", \"SEX\")]  g_swimlane(   bar_id = ADSL$USUBJID,   bar_length = as.integer(ADSL$TRTEDTM - ADSL$TRTSDTM),   sort_by = ADSL$ARM,   col_by = ADSL$ARM,   marker_id = ANL$USUBJID,   marker_pos = ANL$ADY,   marker_shape = ANL$AVALC,   marker_shape_opt = c(\"CR\" = 16, \"PR\" = 17, \"SD\" = 18, \"PD\" = 15, \"NE\" = 4),   marker_color = NULL,   marker_color_opt = NULL,   anno_txt = anno_txt,   xref_line = c(50, 100),   xtick_at = waiver(),   xlab = \"Time from First Treatment (Day)\",   title = \"Swimlane Plot\" )   # Example 2 library(dplyr) library(nestcolor)  ADSL <- osprey::rADSL[1:20, ] ADRS <- osprey::rADRS  anno_txt_vars <- c(\"ARMCD\", \"SEX\", \"COUNTRY\") anno_txt <- ADSL[, anno_txt_vars]  # markers from ADRS ADRS <- dplyr::filter(ADRS, PARAMCD == \"OVRINV\") %>% select(USUBJID, ADY, AVALC)  # markers from ADSL - discontinuation ADS <- ADSL %>%   dplyr::filter(EOSSTT == \"Discontinued\" | DCSREAS != \"\") %>%   select(USUBJID, EOSDY, DCSREAS) %>%   dplyr::rename(ADY = EOSDY, AVALC = DCSREAS)  # combine ADRS with ADS records as one data for markers and join with ADSL ANL <- inner_join(ADSL, rbind(ADRS, ADS), by = \"USUBJID\", multiple = \"all\")  g_swimlane(   bar_id = sub(\".*-\", \"\", ADSL$USUBJID),   bar_length = as.integer(ADSL$TRTEDTM - ADSL$TRTSDTM),   sort_by = NULL,   col_by = ADSL$ARMCD,   marker_id = sub(\".*-\", \"\", ANL$USUBJID),   marker_pos = ANL$ADY,   marker_shape = ANL$AVALC,   marker_shape_opt = c(     \"CR\" = 16, \"PR\" = 17, \"SD\" = 18, \"PD\" = 15, \"NE\" = 0,     \"Adverse Event\" = 7, \"Death\" = 8, \"Physician Decision\" = 9, \"Progressive Disease\" = 10,     \"Symptomatic Deterioation\" = 11, \"Withdrawal by Subject\" = 12   ),   marker_color = ANL$AVALC,   marker_color_opt = c(     \"CR\" = \"green\", \"PR\" = \"blue\", \"SD\" = \"yellow\", \"PD\" = \"red\",     \"NE\" = \"grey\", \"Adverse Event\" = \"orange\", \"Death\" = \"black\", \"Physician Decision\" = \"navy\",     \"Progressive Disease\" = \"purple\", \"Symptomatic Deterioation\" = \"cyan\",     \"Withdrawal by Subject\" = \"darkred\"   ),   anno_txt = anno_txt,   xref_line = c(50, 100),   xtick_at = waiver(),   xlab = \"Time from First Treatment (Day)\",   title = \"Swimlane Plot\" )"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_waterfall.html","id":null,"dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Waterfall Plot — g_waterfall","title":"Waterfall Plot — g_waterfall","text":"Waterfall plot often used Early Development (ED) present individual patient’s best response particular drug based parameter.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_waterfall.html","id":"ref-usage","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Usage","title":"Waterfall Plot — g_waterfall","text":"","code":"g_waterfall(   bar_id,   bar_height,   sort_by = NULL,   col_by = NULL,   bar_color_opt = NULL,   anno_txt = NULL,   href_line = NULL,   facet_by = NULL,   show_datavalue = TRUE,   add_label = NULL,   gap_point = NULL,   ytick_at = 20,   y_label = \"Best % Change from Baseline\",   title = \"Waterfall Plot\" )"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_waterfall.html","id":"arguments","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Arguments","title":"Waterfall Plot — g_waterfall","text":"bar_id (vector) contains IDs identify bar bar_height numeric vector plotted height bar sort_by (vector) used sort bars, default NULL case bars ordered decreasing height col_by (vector) used color bars, default NULL case bar_id taken argument bar_color_opt provided bar_color_opt (vector) aesthetic values map color values (named vector map color values name). NULL, please make sure contains possible values col_by values, otherwise default ggplot color assigned, please note NULL needs specified case anno_txt (dataframe) contains subject-level variables displayed annotation waterfall plot, default NULL href_line (numeric vector) plot horizontal reference lines, default NULL facet_by (vector) facet plot annotation table, default NULL show_datavalue (boolean) controls whether value bar height shown, default TRUE add_label (vector) one subject-level variable added bar except bar_height, default NULL gap_point (numeric) value adding bar break bars significantly higher others, default NULL ytick_at (numeric) optional bar height axis interval, default 20 y_label (string) label bar height axis, default \"Best % Change Baseline\" title (string) displayed plot title, default \"Waterfall Plot\"","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_waterfall.html","id":"value","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Value","title":"Waterfall Plot — g_waterfall","text":"plot object","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_waterfall.html","id":"author","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Author","title":"Waterfall Plot — g_waterfall","text":"Xuefeng Hou (houx14) houx14@gene.com Ting Qi (qit3) qit3@gene.com","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/g_waterfall.html","id":"ref-examples","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Examples","title":"Waterfall Plot — g_waterfall","text":"","code":"library(tidyr) library(dplyr) library(nestcolor)  g_waterfall(   bar_id = letters[1:3], bar_height = c(3, 5, -1),   bar_color_opt = c(\"red\", \"green\", \"blue\") )   # Example 1 ADSL <- osprey::rADSL[1:15, ] ADRS <- osprey::rADRS %>%   filter(USUBJID %in% ADSL$USUBJID) ADTR <- osprey::rADTR %>%   filter(USUBJID %in% ADSL$USUBJID) %>%   select(USUBJID, PCHG) %>%   group_by(USUBJID) %>%   slice(which.min(PCHG))  TR_SL <- inner_join(ADSL, ADTR, by = \"USUBJID\", multiple = \"all\")  SUB_ADRS <- ADRS %>%   filter(PARAMCD == \"BESRSPI\" | PARAMCD == \"INVET\") %>%   select(USUBJID, PARAMCD, AVALC, AVISIT, ADY) %>%   spread(PARAMCD, AVALC)  ANL <- TR_SL %>%   left_join(SUB_ADRS, by = \"USUBJID\", multiple = \"all\") %>%   mutate(TRTDURD = as.integer(TRTEDTM - TRTSDTM) + 1)  anno_txt_vars <- c(\"TRTDURD\", \"BESRSPI\", \"INVET\", \"SEX\", \"BMRKR2\")  g_waterfall(   bar_height = ANL$PCHG,   bar_id = sub(\".*-\", \"\", ANL$USUBJID),   col_by = ANL$SEX,   sort_by = ANL$ARM,   # bar_color_opt = c(\"F\" = \"red\", \"M\" = \"green\", \"U\" = \"blue\"),   anno_txt = ANL[, anno_txt_vars],   facet_by = NULL,   href_line = c(-30, 20),   add_label = ANL$BESRSPI,   ytick_at = 20,   gap_point = NULL,   show_datavalue = TRUE,   y_label = \"Best % Change from Baseline\",   title = \"Waterfall Plot\" )   # Example 2 facetting anno_txt_vars <- c(\"BESRSPI\", \"INVET\")  g_waterfall(   bar_id = sub(\".*-\", \"\", ANL$USUBJID),   bar_height = ANL$PCHG,   sort_by = ANL$COUNTRY,   col_by = ANL$SEX,   bar_color_opt = c(\"F\" = \"tomato\", \"M\" = \"skyblue3\", \"U\" = \"darkgreen\"),   anno_txt = ANL[, anno_txt_vars],   facet_by = ANL$STRATA2,   href_line = c(-30, 20),   add_label = ANL$BESRSPI,   ytick_at = 20,   gap_point = 260,   y_label = \"Best % Change from Baseline\",   title = \"Waterfall Plot\" )   # Example 3 extreme value ANL$PCHG[3] <- 99 ANL$PCHG[5] <- 199 ANL$PCHG[7] <- 599 ANL$BESRSPI[3] <- \"PD\" ANL$BESRSPI[5] <- \"PD\" ANL$BESRSPI[7] <- \"PD\"  g_waterfall(   bar_id = sub(\".*-\", \"\", ANL$USUBJID),   bar_height = ANL$PCHG,   sort_by = ANL$ARM,   col_by = ANL$SEX,   bar_color_opt = c(\"F\" = \"tomato\", \"M\" = \"skyblue3\", \"U\" = \"darkgreen\"),   anno_txt = ANL[, anno_txt_vars],   facet_by = NULL,   href_line = c(-30, 20),   add_label = ANL$BESRSPI,   ytick_at = 20,   gap_point = 260,   y_label = \"Best % Change from Baseline\",   title = \"Waterfall Plot\" )"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/grob_add_padding.html","id":null,"dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Add padding to grob — grob_add_padding","title":"Add padding to grob — grob_add_padding","text":"Add padding grob","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/grob_add_padding.html","id":"ref-usage","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Usage","title":"Add padding to grob — grob_add_padding","text":"","code":"grob_add_padding(   grob,   pad_v = grid::unit(5, \"pt\"),   pad_h = grid::unit(5, \"pt\") )"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/grob_add_padding.html","id":"arguments","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Arguments","title":"Add padding to grob — grob_add_padding","text":"grob grob object pad_v padding add vertically pad_h padding add horizontally","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/grob_part.html","id":null,"dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Extract specific part of a ggplot or grob — grob_part","title":"Extract specific part of a ggplot or grob — grob_part","text":"Extract specific part ggplot grob","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/grob_part.html","id":"ref-usage","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Usage","title":"Extract specific part of a ggplot or grob — grob_part","text":"","code":"grob_part(gplot_grob, part)"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/grob_part.html","id":"arguments","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Arguments","title":"Extract specific part of a ggplot or grob — grob_part","text":"gplot_grob ggplot grob object part name part extracted. 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NULL, please make sure contains possible values line_col values, otherwise color assigned hcl.colors line_col_legend: string displayed line color legend title line_col specified, default NULL (legend title displayed) line_width numeric value segment width, default line_width = 1 arrow_size numeric value arrow size, default arrow_size = 0.1 no_enddate_extention numeric value extending arrow end date missing ADAE ADCM domain. Default no_enddate_extention = 0. marker_col_list list may contain marker_col factor vector specify color markers, default NULL (color markers specified) marker_col_opt aesthetic values map color values (named vector map color values name) NULL, please make sure contains possible values marker_col values, otherwise color assigned hcl.colors marker_col_legend string displayed marker color legend title, default NULL (legend title displayed) marker_shape_list list may contain marker_shape factor vector specify shape markers, default NULL (shape marker specified) marker_shape_opt aesthetic values map shape values (named vector map shape values name). NULL, please make sure contains possible values marker_shape values, otherwise shape assigned ggplot default marker_shape_legend string displayed marker shape legend title, default NULL (legend title displayed) show_days_label boolean value showing y-axis label, default TRUE xlim numeric vector x-axis limit, default xlim = c(-28, max(marker_pos) + 5) xlab string shown x-axis label, default \"Study Day\" show_title boolean value showing title plot, default TRUE title string shown title plot, default NULL (plot title displayed)","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/patient_domain_profile.html","id":"value","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Value","title":"Patient Domain Profile — patient_domain_profile","text":"plot object","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/patient_domain_profile.html","id":"author","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Author","title":"Patient Domain 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arrange(PARCAT2, PARAMCD) %>%   mutate(diff = c(0, diff(AVAL, lag = 1))) %>%   mutate(     Modification = case_when(       diff < 0 ~ \"Decrease\",       diff > 0 ~ \"Increase\",       diff == 0 ~ \"None\"     )   ) %>%   mutate(     ASTDT_dur = as.numeric(       as.Date(         substr(as.character(ASTDTM), 1, 10)       ) - as.Date(TRTSDT) + 1     )   )  p1 <- patient_domain_profile(   domain = \"Exposure (ADEX)\",   var_names = ADEX$PARCAT2,   marker_pos = ADEX$ASTDT_dur,   arrow_end = ADSL$max_day,   xtick_at = waiver(),   line_col_list = NULL,   line_width = 1,   arrow_size = 0.1,   no_enddate_extention = 0,   marker_col_list = list(     marker_col = factor(ADEX$Modification),     marker_col_opt = c(\"Increase\" = \"red\", \"Decrease\" = \"green\", \"None\" = \"blue\"),     marker_col_legend = NULL   ),   marker_shape_list = list(     marker_shape = factor(ADEX$Modification),     marker_shape_opt = c(\"Increase\" = 24, \"Decrease\" = 25, \"None\" = 23),     marker_shape_legend = \"Dose Modification\"   ),   show_days_label = TRUE,   xlim = c(-28, ADSL$max_day),   xlab = \"Study Day\",   title = paste(\"Patient Profile: \", ADSL$USUBJID) ) p1   # Example 2 Adverse Event \"ADAE\" # Note that ASTDY is represented by a circle and AENDY is represented by a square. # If AENDY and ASTDY occur on the same day only AENDY will be shown.  # Adverse Event ADAE ADAE <- osprey::rADAE %>%   select(USUBJID, STUDYID, AESOC, AEDECOD, AESER, AETOXGR, AEREL, ASTDY, AENDY) ADAE <- left_join(ADSL, ADAE, by = c(\"USUBJID\", \"STUDYID\"))  p2 <- patient_domain_profile(   domain = \"Adverse Event (ADAE)\",   var_names = ADAE$AEDECOD,   marker_pos = ADAE[, c(\"ASTDY\", \"AENDY\")],   arrow_end = ADSL$max_day,   xtick_at = waiver(),   line_col_list = list(     line_col = ADAE$AESER,     line_col_legend = \"Serious\",     line_col_opt = c(\"blue\", \"green\")   ),   line_width = 1,   arrow_size = 0.1,   no_enddate_extention = 0,   marker_col_list = list(     marker_col = factor(ADAE$AETOXGR),     marker_col_opt = c(\"3\" = \"yellow\", \"4\" = \"red\"),     marker_col_legend = NULL   ),   marker_shape_list = list(     marker_shape = NULL,     marker_shape_opt = NULL,     marker_shape_legend = \"Grade\"   ),   show_days_label = TRUE,   xlim = c(-28, ADSL$max_day),   xlab = \"Study Day\",   title = paste(\"Patient Profile: \", ADSL$USUBJID) ) p2   # Example 3 Tumor Response \"ADRS\" ADRS <- osprey::rADRS %>%   select(USUBJID, STUDYID, PARAMCD, PARAM, AVALC, AVAL, ADY, ADTM) ADRS <- left_join(ADSL, ADRS, by = c(\"USUBJID\", \"STUDYID\")) p3 <- patient_domain_profile(   domain = \"Tumor Response (ADRS)\",   var_names = ADRS$PARAMCD,   marker_pos = ADRS$ADY,   arrow_end = ADSL$max_day,   xtick_at = waiver(),   line_col_list = NULL,   line_width = 1,   arrow_size = 0.1,   no_enddate_extention = 0,   marker_col_list = list(     marker_col = factor(ADRS$AVALC),     marker_col_opt = c(       \"CR\" = \"green\", \"PR\" = \"blue\",       \"SD\" = \"yellow\", \"PD\" = \"red\", \"NE\" = \"pink\",       \"Y\" = \"lightblue\", \"N\" = \"darkred\"     ),     marker_col_legend = NULL   ),   marker_shape_list = list(     marker_shape = factor(ADRS$AVALC),     marker_shape_opt = c(       \"CR\" = 21, \"PR\" = 24,       \"SD\" = 23, \"PD\" = 22, \"NE\" = 14,       \"Y\" = 11, \"N\" = 8     ),     marker_shape_legend = \"Response\"   ),   show_days_label = TRUE,   xlim = c(-28, ADSL$max_day),   xlab = \"Study Day\",   title = paste(\"Patient Profile: \", ADSL$USUBJID) ) p3   # Example 4 Concomitant Med \"ADCM\" ADCM <- osprey::rADCM %>%   select(USUBJID, STUDYID, ASTDTM, AENDTM, CMDECOD, ASTDY, AENDY) ADCM <- left_join(ADSL, ADCM, by = c(\"USUBJID\", \"STUDYID\")) p4 <- patient_domain_profile(   domain = \"Concomitant Med (ADCM)\",   var_names = ADCM$CMDECOD,   marker_pos = ADCM[, c(\"ASTDY\", \"AENDY\")],   arrow_end = ADSL$max_day,   xtick_at = waiver(),   line_col_list = list(line_col_opt = \"orange\"),   line_width = 1,   arrow_size = 0.1,   no_enddate_extention = 50,   marker_col_list = list(marker_col_opt = \"orange\"),   marker_shape_list = NULL,   show_days_label = TRUE,   xlim = c(-28, ADSL$max_day),   xlab = \"Study Day\",   title = paste(\"Patient Profile: \", ADSL$USUBJID) ) p4   # Example 5 Laboratory \"ADLB\" ADLB <- osprey::rADLB %>%   select(     USUBJID, STUDYID, LBSEQ, PARAMCD, BASETYPE,     ADTM, ADY, ATPTN, AVISITN, LBTESTCD, ANRIND   ) ADLB <- left_join(ADSL, ADLB, by = c(\"USUBJID\", \"STUDYID\"))  ADLB <- ADLB %>%   group_by(USUBJID) %>%   mutate(ANRIND = factor(ANRIND, levels = c(\"LOW\", \"NORMAL\", \"HIGH\")))  p5 <- patient_domain_profile(   domain = \"Laboratory (ADLB)\",   var_names = ADLB$LBTESTCD,   marker_pos = ADLB$ADY,   arrow_end = ADSL$max_day,   xtick_at = waiver(),   line_col_list = NULL,   line_width = 1,   arrow_size = 0.1,   no_enddate_extention = 0,   marker_col_list = list(     marker_col = factor(ADLB$ANRIND),     marker_col_opt = c(       \"HIGH\" = \"red\", \"LOW\" = \"blue\",       \"NORMAL\" = \"green\", \"NA\" = \"green\"     )   ),   marker_shape_list = list(     marker_shape = factor(ADLB$ANRIND),     marker_shape_opt = c(       \"HIGH\" = 24, \"LOW\" = 25,       \"NORMAL\" = 23, \"NA\" = 23     ),     marker_shape_legend = \"Labs Abnormality\"   ),   show_days_label = TRUE,   xlim = c(-30, ADSL$max_day),   xlab = \"Study Day\",   title = paste(\"Patient Profile: \", ADSL$USUBJID) ) p5"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/rADAE.html","id":null,"dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Random adverse events — rADAE","title":"Random adverse events — rADAE","text":"Random adverse events","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/rADAE.html","id":"ref-usage","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Usage","title":"Random adverse events — 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ACTARM, ACTARMCD, #> TRT01P, TRT01A, TRT02P, TRT02A, REGION1, STRATA1, STRATA2, BMRKR1, BMRKR2, #> ITTFL, SAFFL, BMEASIFL, BEP01FL, AEWITHFL, RANDDT, TRTSDTM, TRTEDTM, TRT01SDTM, #> TRT01EDTM, TRT02SDTM, TRT02EDTM, AP01SDTM, AP01EDTM, AP02SDTM, AP02EDTM, #> EOSSTT, EOTSTT, EOSDT, EOSDY, DCSREAS, DTHDT, DTHCAUS, DTHCAT, LDDTHELD, #> LDDTHGR1, LSTALVDT, DTHADY, ADTHAUT)`  ANL %>%   dplyr::filter(ANL01FL == \"Y\" & PARAMCD == \"SLDINV\") %>%   spiderplot_simple(group_col = \"SEX\", days = \"ADY\", mes_value = \"AVAL\") #> Warning: All aesthetics have length 1, but the data has 60 rows. #> ℹ Please consider using `annotate()` or provide this layer with data containing #>   a single row. #> Warning: All aesthetics have length 1, but the data has 60 rows. #> ℹ Please consider using `annotate()` or provide this layer with data containing #>   a single row. #> Warning: All aesthetics have length 1, but the data has 15 rows. #> ℹ Please consider using `annotate()` or provide this layer with data containing #>   a single row."},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/stream_filter.html","id":null,"dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Applies STREAM style filtering to datasets — stream_filter","title":"Applies STREAM style filtering to datasets — stream_filter","text":"One slref anl need specified. conversion SAS code filters dataset may work cases. case failure sensible error message returned.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/stream_filter.html","id":"ref-usage","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Usage","title":"Applies STREAM style filtering to datasets — stream_filter","text":"","code":"stream_filter(   slref = NULL,   anl = NULL,   filters,   suffix,   slref_keep = NULL,   usubjid = \"USUBJID\" )"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/stream_filter.html","id":"arguments","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Arguments","title":"Applies STREAM style filtering to datasets — stream_filter","text":"slref subject level data frame (typically ADSL) anl analysis data frame filters name filters dataset suffix suffix apply quotes (e.g. \"ITT_PFSINV\") slref_keep Variables keep slref (e.g. c(\"REGION\", \"SEX\")) usubjid unique subject identifier variable quotes (e.g. \"USUBJID\")","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/stream_filter.html","id":"value","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Value","title":"Applies STREAM style filtering to datasets — stream_filter","text":"dataframe object","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/stream_filter.html","id":"author","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Author","title":"Applies STREAM style filtering to datasets — stream_filter","text":"Iain Bennett","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/stream_filter.html","id":"ref-examples","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Examples","title":"Applies STREAM style filtering to datasets — stream_filter","text":"","code":"ADSL <- osprey::rADSL ADTTE <- osprey::rADTTE filters <- as.data.frame(rbind(   c(ID = \"IT\", FLTTARGET = \"SLREF\", FLTWHERE = \"where 1 eq 1\"),   c(ID = \"BIO\", FLTTARGET = \"SLREF\", FLTWHERE = \"where BMRKR1 ge 4.3\"),   c(ID = \"M\", FLTTARGET = \"SLREF\", FLTWHERE = \"where SEX eq 'M'\"),   c(ID = \"PFS\", FLTTARGET = \"ANL\", FLTWHERE = \"where PARAMCD eq 'PFS'\"),   c(ID = \"OS\", FLTTARGET = \"ANL\", FLTWHERE = \"where PARAMCD eq 'OS'\") ))  ANL <- stream_filter(   slref = ADSL,   anl = ADTTE,   suffix = \"IT_PFS_BIO\",   filters = filters ) #>  #> Filter IT applied  #> SAS code: where 1 eq 1  #> was converted to #> R code:   1 == 1   #> 400 of 400 observations selected from SLREF  #>  #> Filter PFS applied  #> SAS code: where PARAMCD eq 'PFS'  #> was converted to #> R code:   PARAMCD == 'PFS'   #> 400 of 2000 observations selected from ANL  #>  #> Filter BIO applied  #> SAS code: where BMRKR1 ge 4.3  #> was converted to #> R code:   BMRKR1 >= 4.3   #> 231 of 400 observations selected from SLREF  #>  #> Suffix IT_PFS_BIO was applied #> 231 of 2000 observations selected from ANL"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/stream_filter_convwhere.html","id":null,"dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Convert SAS code to R code — stream_filter_convwhere","title":"Convert SAS code to R code — stream_filter_convwhere","text":"convert following SAS operators: eq, =, le, lt, ge, gt, index convert following logic: , , () convert unquoted values upper case (assumed variable names) quoted values returned single quotes - may fail quotes within quotes","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/stream_filter_convwhere.html","id":"ref-usage","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Usage","title":"Convert SAS code to R code — stream_filter_convwhere","text":"","code":"stream_filter_convwhere(x)"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/stream_filter_convwhere.html","id":"arguments","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Arguments","title":"Convert SAS code to R code — stream_filter_convwhere","text":"x character string SAS code","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/stream_filter_convwhere.html","id":"value","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Value","title":"Convert SAS code to R code — stream_filter_convwhere","text":"character string R code","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/stream_filter_convwhere.html","id":"author","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Author","title":"Convert SAS code to R code — stream_filter_convwhere","text":"Iain Bennett","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/stream_filter_convwhere.html","id":"ref-examples","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Examples","title":"Convert SAS code to R code — stream_filter_convwhere","text":"","code":"stream_filter_convwhere(x = \"where X in (1 2 3 4) and Y gt 4 \") #> [1] \"  X %in% c(1 , 2 , 3 , 4) & Y > 4  \" stream_filter_convwhere(x = \"where X = \\\"fred\\\" and Y gt 4 \") #> [1] \"  X == 'fred' & Y > 4  \""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/stream_filter_index.html","id":null,"dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Replicates the use of index function in SAS for logic options — stream_filter_index","title":"Replicates the use of index function in SAS for logic options — stream_filter_index","text":"Assumption use filters resolve true vs false Primarily use stream_filter related stream_filter_convwhere functions","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/stream_filter_index.html","id":"ref-usage","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Usage","title":"Replicates the use of index function in SAS for logic options — stream_filter_index","text":"","code":"stream_filter_index(string1, string2)"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/stream_filter_index.html","id":"arguments","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Arguments","title":"Replicates the use of index function in SAS for logic options — stream_filter_index","text":"string1 string search within - can vector string2 string search - must length 1","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/stream_filter_index.html","id":"value","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Value","title":"Replicates the use of index function in SAS for logic options — stream_filter_index","text":"boolean indicator","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/stream_filter_index.html","id":"author","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Author","title":"Replicates the use of index function in SAS for logic options — stream_filter_index","text":"Iain Bennett","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/stream_filter_index.html","id":"ref-examples","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Examples","title":"Replicates the use of index function in SAS for logic options — stream_filter_index","text":"","code":"AEACN <- c(\"DRUG MODIFIED\", \"DRUG STOPPED\", \"DOSE/DRUG MODIFIED\") stream_filter_index(AEACN, \"DRUG MODIFIED\") #> [1]  TRUE FALSE  TRUE"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/theme_osprey.html","id":null,"dir":"Reference","previous_headings":"","what":"this theme is used across many figures. can be safely removed if update the theme in each function — theme_osprey","title":"this theme is used across many figures. can be safely removed if update the theme in each function — theme_osprey","text":"theme used across many figures. can safely removed update theme function theme used across many figures. can safely removed update theme function","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/theme_osprey.html","id":"ref-usage","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Usage","title":"this theme is used across many figures. can be safely removed if update the theme in each function — theme_osprey","text":"","code":"theme_osprey(axis_side = \"left\", fontsize = 4, blank = FALSE)  theme_osprey(axis_side = \"left\", fontsize = 4, blank = FALSE)"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/reference/theme_osprey.html","id":"arguments","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Arguments","title":"this theme is used across many figures. can be safely removed if update the theme in each function — theme_osprey","text":"axis_side axis position fontsize font size 'mm' blank whether blank background grids borders","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/news/index.html","id":"osprey-01169011","dir":"Changelog","previous_headings":"","what":"osprey 0.1.16.9011","title":"osprey 0.1.16.9011","text":"Remove duplicated grob_part function. Replaced usage synthetic_cdisc_data random.cdisc.data","code":""},{"path":[]},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/news/index.html","id":"miscellaneous-0-1-16","dir":"Changelog","previous_headings":"","what":"Miscellaneous","title":"osprey 0.1.16","text":"Removed scda package dependency examples. Updated deprecated argument specification calls guides.","code":""},{"path":[]},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/news/index.html","id":"enhancements-0-1-15","dir":"Changelog","previous_headings":"","what":"Enhancements","title":"osprey 0.1.15","text":"Implemented nestcolor slight refactoring g_events_term_id, g_heat_bygrade, g_patient_profile, g_swimlane, g_waterfall. Added nestcolor examples without custom color manuals. 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Functions imported packages now fully specified.","code":""},{"path":[]},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/news/index.html","id":"enhancements-0-1-12","dir":"Changelog","previous_headings":"","what":"Enhancements","title":"osprey 0.1.12","text":"Modified g_swimlane plot expand y-axis range based vertical line inputs.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/news/index.html","id":"breaking-changes-0-1-12","dir":"Changelog","previous_headings":"","what":"Breaking changes","title":"osprey 0.1.12","text":"Renamed ylab, yref_line ytick_at arguments xlab, xref_line xtick_at g_swimlane refer x y axis.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/news/index.html","id":"miscellaneous-0-1-12","dir":"Changelog","previous_headings":"","what":"Miscellaneous","title":"osprey 0.1.12","text":"Updated R version requirement R >= 3.6. Removed dependency test.nest package. Removed dependency utils.nest package replaced functions equivalents checkmate package.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/news/index.html","id":"osprey-0111","dir":"Changelog","previous_headings":"","what":"osprey 0.1.11","title":"osprey 0.1.11","text":"Updated LICENCE README new package references. Fixed sort_by issue g_butterfly. Update example tests using scda synthetic data replace random.cdisc.data. Added error_on_lint: TRUE .lintr. Removed unneeded importFrom statements. Fixed bug g_swimlane incorrectly orders legend certain scenarios.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/news/index.html","id":"osprey-0110","dir":"Changelog","previous_headings":"","what":"osprey 0.1.10","title":"osprey 0.1.10","text":"Updated cleaned package internals.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/news/index.html","id":"osprey-019","dir":"Changelog","previous_headings":"","what":"osprey 0.1.9","title":"osprey 0.1.9","text":"Added new plot function Heatmap Grade Plot g_heat_bygrade. Added new plot function Adverse Event Category Plot g_ae_sub.","code":""},{"path":[]},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/news/index.html","id":"miscellaneous-0-1-8","dir":"Changelog","previous_headings":"","what":"Miscellaneous","title":"osprey 0.1.8","text":"Set .lintr configuration file. Remove NA calculating max_day example.","code":""},{"path":[]},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/news/index.html","id":"bug-fixes-0-1-7","dir":"Changelog","previous_headings":"","what":"Bug fixes","title":"osprey 0.1.7","text":"Fixed issue g_waterfall simultaneous plot facet annotation labels. Fixed g_events_term_id case data exists fora given treatment arm given term given.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/news/index.html","id":"miscellaneous-0-1-7","dir":"Changelog","previous_headings":"","what":"Miscellaneous","title":"osprey 0.1.7","text":"right_flag left_flag arguments g_butterfly now logical vectors instead integers (1/0). t_ae_oview: AE overview summary table. t_ae: AE summary table preferred terms. t_ae_ctc: AE summary table highest NCI-CTCAE grade. t_ds: Disposition table.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/news/index.html","id":"osprey-016","dir":"Changelog","previous_headings":"","what":"osprey 0.1.6","title":"osprey 0.1.6","text":"Refactored g_events_term_id use dplyr tidyr functions data.table.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/news/index.html","id":"osprey-015","dir":"Changelog","previous_headings":"","what":"osprey 0.1.5","title":"osprey 0.1.5","text":"Events term plot g_events_term_id, can used plot events (AE) terms AE overview. Patient profile plot g_patient_profile.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/news/index.html","id":"osprey-014","dir":"Changelog","previous_headings":"","what":"osprey 0.1.4","title":"osprey 0.1.4","text":"Work g_swimlane, g_waterfall, t_ae_ctct_v2, utils.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/news/index.html","id":"osprey-013","dir":"Changelog","previous_headings":"","what":"osprey 0.1.3","title":"osprey 0.1.3","text":"Force grade_levels argument t_ae_ctc_v2 function factor.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/news/index.html","id":"osprey-012","dir":"Changelog","previous_headings":"","what":"osprey 0.1.2","title":"osprey 0.1.2","text":"Refactor due changes utils.nest.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/news/index.html","id":"osprey-011","dir":"Changelog","previous_headings":"","what":"osprey 0.1.1","title":"osprey 0.1.1","text":"Including test.nest tests. Cleaning dependencies. Fix tm_g_butterfly faceting error. Add sorting right left wing. Adding g_waterfall.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/main/news/index.html","id":"osprey-010","dir":"Changelog","previous_headings":"","what":"osprey 0.1.0","title":"osprey 0.1.0","text":"AE overview summary table. AE summary table preferred terms. AE summary table highest NCI-CTCAE grade. AE butterfly plot. Disposition table. Swimlane plot. Spiderplot. Function quickly load snapshot data BCE. Function output graphic objects PDF. Formatting graphic objects outputting PDF IDM-compatible.","code":""}]
+[{"path":[]},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/CODE_OF_CONDUCT.html","id":"our-pledge","dir":"","previous_headings":"","what":"Our Pledge","title":"Contributor Covenant Code of Conduct","text":"members, contributors, leaders pledge make participation community harassment-free experience everyone, regardless age, body size, visible invisible disability, ethnicity, sex characteristics, gender identity expression, level experience, education, socio-economic status, nationality, personal appearance, race, caste, color, religion, sexual identity orientation. pledge act interact ways contribute open, welcoming, diverse, inclusive, healthy community.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/CODE_OF_CONDUCT.html","id":"our-standards","dir":"","previous_headings":"","what":"Our Standards","title":"Contributor Covenant Code of Conduct","text":"Examples behavior contributes positive environment community include: Demonstrating empathy kindness toward people respectful differing opinions, viewpoints, experiences Giving gracefully accepting constructive feedback Accepting responsibility apologizing affected mistakes, learning experience Focusing best just us individuals, overall community Examples unacceptable behavior include: use sexualized language imagery, sexual attention advances kind Trolling, insulting derogatory comments, personal political attacks Public private harassment Publishing others’ private information, physical email address, without explicit permission conduct reasonably considered inappropriate professional setting","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/CODE_OF_CONDUCT.html","id":"enforcement-responsibilities","dir":"","previous_headings":"","what":"Enforcement Responsibilities","title":"Contributor Covenant Code of Conduct","text":"Community leaders responsible clarifying enforcing standards acceptable behavior take appropriate fair corrective action response behavior deem inappropriate, threatening, offensive, harmful. Community leaders right responsibility remove, edit, reject comments, commits, code, wiki edits, issues, contributions aligned Code Conduct, communicate reasons moderation decisions appropriate.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/CODE_OF_CONDUCT.html","id":"scope","dir":"","previous_headings":"","what":"Scope","title":"Contributor Covenant Code of Conduct","text":"Code Conduct applies within community spaces, also applies individual officially representing community public spaces. Examples representing community include using official e-mail address, posting via official social media account, acting appointed representative online offline event.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/CODE_OF_CONDUCT.html","id":"enforcement","dir":"","previous_headings":"","what":"Enforcement","title":"Contributor Covenant Code of Conduct","text":"Instances abusive, harassing, otherwise unacceptable behavior may reported community leaders responsible enforcement [INSERT CONTACT METHOD]. complaints reviewed investigated promptly fairly. community leaders obligated respect privacy security reporter incident.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/CODE_OF_CONDUCT.html","id":"enforcement-guidelines","dir":"","previous_headings":"","what":"Enforcement Guidelines","title":"Contributor Covenant Code of Conduct","text":"Community leaders follow Community Impact Guidelines determining consequences action deem violation Code Conduct:","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/CODE_OF_CONDUCT.html","id":"id_1-correction","dir":"","previous_headings":"Enforcement Guidelines","what":"1. Correction","title":"Contributor Covenant Code of Conduct","text":"Community Impact: Use inappropriate language behavior deemed unprofessional unwelcome community. Consequence: private, written warning community leaders, providing clarity around nature violation explanation behavior inappropriate. public apology may requested.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/CODE_OF_CONDUCT.html","id":"id_2-warning","dir":"","previous_headings":"Enforcement Guidelines","what":"2. Warning","title":"Contributor Covenant Code of Conduct","text":"Community Impact: violation single incident series actions. Consequence: warning consequences continued behavior. interaction people involved, including unsolicited interaction enforcing Code Conduct, specified period time. includes avoiding interactions community spaces well external channels like social media. Violating terms may lead temporary permanent ban.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/CODE_OF_CONDUCT.html","id":"id_3-temporary-ban","dir":"","previous_headings":"Enforcement Guidelines","what":"3. Temporary Ban","title":"Contributor Covenant Code of Conduct","text":"Community Impact: serious violation community standards, including sustained inappropriate behavior. Consequence: temporary ban sort interaction public communication community specified period time. public private interaction people involved, including unsolicited interaction enforcing Code Conduct, allowed period. Violating terms may lead permanent ban.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/CODE_OF_CONDUCT.html","id":"id_4-permanent-ban","dir":"","previous_headings":"Enforcement Guidelines","what":"4. Permanent Ban","title":"Contributor Covenant Code of Conduct","text":"Community Impact: Demonstrating pattern violation community standards, including sustained inappropriate behavior, harassment individual, aggression toward disparagement classes individuals. Consequence: permanent ban sort public interaction within community.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/CODE_OF_CONDUCT.html","id":"attribution","dir":"","previous_headings":"","what":"Attribution","title":"Contributor Covenant Code of Conduct","text":"Code Conduct adapted Contributor Covenant, version 2.1, available https://www.contributor-covenant.org/version/2/1/code_of_conduct.html. Community Impact Guidelines inspired Mozilla’s code conduct enforcement ladder. answers common questions code conduct, see FAQ https://www.contributor-covenant.org/faq. Translations available https://www.contributor-covenant.org/translations.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/CONTRIBUTING.html","id":null,"dir":"","previous_headings":"","what":"Contribution Guidelines","title":"Contribution Guidelines","text":"🙏 Thank taking time contribute! input deeply valued, whether issue, pull request, even feedback, regardless size, content scope.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/CONTRIBUTING.html","id":"table-of-contents","dir":"","previous_headings":"","what":"Table of contents","title":"Contribution Guidelines","text":"👶 Getting started 📔 Code Conduct 🗃 License 📜 Issues 🚩 Pull requests 💻 Coding guidelines 🏆 Recognition model ❓ Questions","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/CONTRIBUTING.html","id":"getting-started","dir":"","previous_headings":"","what":"Getting started","title":"Contribution Guidelines","text":"Please refer project documentation brief introduction. Please also see articles within project documentation additional information.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/CONTRIBUTING.html","id":"code-of-conduct","dir":"","previous_headings":"","what":"Code of Conduct","title":"Contribution Guidelines","text":"Code Conduct governs project. Participants contributors expected follow rules outlined therein.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/CONTRIBUTING.html","id":"license","dir":"","previous_headings":"","what":"License","title":"Contribution Guidelines","text":"contributions covered project’s license.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/CONTRIBUTING.html","id":"issues","dir":"","previous_headings":"","what":"Issues","title":"Contribution Guidelines","text":"use GitHub track issues, feature requests, bugs. submitting new issue, please check issue already reported. issue already exists, please upvote existing issue 👍. new feature requests, please elaborate context benefit feature users, developers, relevant personas.","code":""},{"path":[]},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/CONTRIBUTING.html","id":"github-flow","dir":"","previous_headings":"Pull requests","what":"GitHub Flow","title":"Contribution Guidelines","text":"repository uses GitHub Flow model collaboration. submit pull request: Create branch Please see branch naming convention . don’t write access repository, please fork . Make changes Make sure code passes checks imposed GitHub Actions well documented well tested unit tests sufficiently covering changes introduced Create pull request (PR) pull request description, please link relevant issue (), provide detailed description change, include assumptions. Address review comments, Post approval Merge PR write access. Otherwise, reviewer merge PR behalf. Pat back Congratulations! 🎉 now official contributor project! grateful contribution.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/CONTRIBUTING.html","id":"branch-naming-convention","dir":"","previous_headings":"Pull requests","what":"Branch naming convention","title":"Contribution Guidelines","text":"Suppose changes related current issue current project; please name branch follows: <issue_id>_<short_description>. Please use underscore (_) delimiter word separation. example, 420_fix_ui_bug suitable branch name change resolving UI-related bug reported issue number 420 current project. change affects multiple repositories, please name branches follows: <issue_id>_<issue_repo>_<short description>. example, 69_awesomeproject_fix_spelling_error reference issue 69 reported project awesomeproject aims resolve one spelling errors multiple (likely related) repositories.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/CONTRIBUTING.html","id":"monorepo-and-stageddependencies","dir":"","previous_headings":"Pull requests","what":"monorepo and staged.dependencies","title":"Contribution Guidelines","text":"Sometimes might need change upstream dependent package(s) able submit meaningful change. using staged.dependencies functionality simulate monorepo behavior. dependency configuration already specified project’s staged_dependencies.yaml file. need name feature branches appropriately. exception branch naming convention described . 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See example reference. xmax (numeric) maximum range x-axis. x-axis range automatically assigned based risk output xmax less equal 0. xmax 0 default conf_level (numeric) confidence interval level, default 0.95. diff_ci_method (character) method used calculate confidence interval. Default \"wald\". 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Example 1 p1 <- g_ae_sub(id,   arm,   arm_sl,   subgroups,   subgroups_sl,   trt = \"ARM A\",   ref = \"ARM C\",   subgroups_levels = subgroups_levels,   arm_n = FALSE )  grid::grid.newpage()  # Example 2: display number of patients in each arm p2 <- g_ae_sub(id,   arm,   arm_sl,   subgroups,   subgroups_sl,   trt = \"ARM A\",   ref = \"ARM C\",   subgroups_levels = subgroups_levels,   arm_n = TRUE )  grid::grid.newpage()  # Example 3: preprocess data to only include treatment and control arm patients trt <- \"ARM A\" ref <- \"ARM C\" ADAE <- osprey::rADAE ADSL <- osprey::rADSL %>% filter(ACTARMCD %in% c(trt, ref)) id <- ADAE$USUBJID arm <- ADAE$ACTARMCD arm_sl <- as.character(ADSL$ACTARMCD) subgroups_sl <- ADSL[, c(\"SEX\", \"RACE\", \"STRATA1\")] subgroups <- ADAE[, c(\"SEX\", \"RACE\", \"STRATA1\")] subgroups_levels <- list(   RACE = list(     \"Total\" = \"Race\",     \"AMERICAN INDIAN OR ALASKA NATIVE\" = \"American\",     \"WHITE\" = \"White\",     \"ASIAN\" = \"Asian\",     \"BLACK OR AFRICAN AMERICAN\" = \"African\"   ),   STRATA1 = list(     \"Total\" = \"Strata\",     \"A\" = \"TypeA\",     \"B\" = \"TypeB\",     \"C\" = \"Typec\"   ),   SEX = list(     \"Total\" = \"Sex\",     \"M\" = \"Male\",     \"F\" = \"Female\"   ) ) p3 <- g_ae_sub(id,   arm,   arm_sl,   subgroups,   subgroups_sl,   trt,   ref,   subgroups_levels = subgroups_levels,   arm_n = FALSE )"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_butterfly.html","id":null,"dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Butterfly Plot — g_butterfly","title":"Butterfly Plot — g_butterfly","text":"butterfly plot often used Early Development (ED) opposed barplot shows instances AEs # patients category separated dichotomization variable. bar can color coded according variable choice sorted according either alphabetical order maximum count.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_butterfly.html","id":"ref-usage","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Usage","title":"Butterfly Plot — g_butterfly","text":"","code":"g_butterfly(   category,   right_flag,   left_flag,   id = NULL,   group_names = NULL,   block_count = c(\"# of patients\", \"# of AEs\"),   block_color = NULL,   facet_rows = NULL,   x_label = block_count,   y_label = \"AE Derived Terms\",   legend_label = \"AETOXGR\",   sort_by = c(\"count\", \"alphabetical\", \"right\", \"left\"),   show_legend = TRUE )"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_butterfly.html","id":"arguments","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Arguments","title":"Butterfly Plot — g_butterfly","text":"category vector y values right_flag vector logical length category. used filter category right side barplot. maintain backward compatibility, vector 1s 0s also work. left_flag vector logical length category. used filter category left side barplot. maintain backward compatibility, vector 1s 0s also work. id unique subject identifier variable. group_names string vector length 2 desired names dichotomization variables required format : first name corresponds name right side second name corresponds name left side default: extract column names group block_count string - count (ex: # AEs # patients) block_color vector - color coding bar segments facet_rows vector defines variable used split plot rows, default NULL x_label string text x axis label, default block_count y_label string text y axis label, default AE Derived Terms legend_label character legend label, default \"AETOXGR\" sort_by character string defines ordering class term variables output table, options: \"alphabetical\", \"count\", \"left\", \"right\", default set \"count\" show_legend logical(1) whether color coding legend included, default FALSE","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_butterfly.html","id":"value","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Value","title":"Butterfly Plot — g_butterfly","text":"ggplot object","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_butterfly.html","id":"details","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Details","title":"Butterfly Plot — g_butterfly","text":"equivalent STREAM output","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_butterfly.html","id":"author","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Author","title":"Butterfly Plot — g_butterfly","text":"Carolyn Zhang (zhanc107) carolyn.zhang@duke.edu Ting Qi (qit3) qit3@gene.com","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_butterfly.html","id":"ref-examples","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Examples","title":"Butterfly Plot — g_butterfly","text":"","code":"library(dplyr) library(nestcolor)  ADSL <- osprey::rADSL %>%   select(USUBJID, STUDYID, SEX, ARM, RACE) %>%   dplyr::filter(SEX %in% c(\"F\", \"M\")) ADAE <- osprey::rADAE %>% select(USUBJID, STUDYID, AEBODSYS, AETOXGR)  ANL <- left_join(ADAE, ADSL, by = c(\"STUDYID\", \"USUBJID\")) ANL <- ANL %>%   dplyr::mutate(flag1 = ifelse(RACE == \"ASIAN\", 1, 0)) %>%   dplyr::mutate(flag2 = ifelse(SEX == \"M\", 1, 0)) ANL <- na.omit(ANL) # Example 1, # of AEs g_butterfly(   category = ANL$AEBODSYS,   right_flag = ANL$flag1,   left_flag = ANL$flag2,   group_names = c(\"flag1 Asian\", \"flag2 M\"),   block_count = \"# of AEs\",   block_color = ANL$AETOXGR,   id = ANL$USUBJID,   x_label = \"# of AEs\",   y_label = \"AE Body System\",   legend_label = \"AETOXGR\",   sort_by = \"count\",   show_legend = TRUE )  # Example 2, # of patients with facet g_butterfly(   category = ANL$AEBODSYS,   right_flag = ANL$flag1,   left_flag = ANL$flag2,   group_names = c(\"flag1 Asian\", \"flag2 M\"),   block_count = \"# of patients\",   block_color = ANL$AETOXGR,   facet_rows = ANL$ARM,   id = ANL$USUBJID,   x_label = \"# of patients\",   y_label = \"AE Derived Terms\",   legend_label = \"AETOXGR\",   sort_by = \"count\",   show_legend = TRUE )"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_events_term_id.html","id":null,"dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Events by Term Plot — g_events_term_id","title":"Events by Term Plot — g_events_term_id","text":"function plots commonly occurred events number unique subjects events. creates basic summary events compares event occurrences comparison reference arms, can used events data Adverse Events.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_events_term_id.html","id":"ref-usage","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Usage","title":"Events by Term Plot — g_events_term_id","text":"","code":"g_events_term_id(   term,   id,   arm,   arm_N,   ref = levels(arm)[1],   trt = levels(arm)[2],   sort_by = c(\"term\", \"riskdiff\", \"meanrisk\"),   rate_range = c(0, 1),   diff_range = c(-1, 1),   reversed = FALSE,   conf_level = 0.95,   diff_ci_method = c(\"wald\", \"waldcc\", \"ac\", \"score\", \"scorecc\", \"mn\", \"mee\", \"blj\",     \"ha\", \"beal\"),   axis_side = c(\"left\", \"right\"),   color = c(getOption(\"ggplot2.discrete.colour\"), \"blue\", \"red\")[1:2],   shape = c(16, 17),   fontsize = 4,   draw = TRUE )"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_events_term_id.html","id":"arguments","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Arguments","title":"Events by Term Plot — g_events_term_id","text":"term character factor vector, data.frame  Represents events information. term can data.frame produced create_flag_vars, column logical event indicator id (vector) contains subject identifier. Length id must length number rows terms. Usually ADAE$USUBJID. arm (factor) vector contains arm information analysis data. example, ADAE$ACTARMCD. arm_N (numeric vector) Contains information number patients levels arm. useful patients adverse events can accounted argument. ref character indicates name reference arm. Default first level arm. trt character indicates name treatment arm. Default second level arm. sort_by character indicates term sorted plot. Choose \"term\" alphabetic terms, \"riskdiff\" risk difference, \"meanrisk\" mean risk. Default \"term\". rate_range Numeric vector length 2. Range overall rate display diff_range Numeric vector length 2. Range rate difference display reversed logical whether reverse sorting sort_by. Default FALSE. conf_level (numeric) confidence interval level, default 0.95. diff_ci_method (character) method used calculate confidence interval. Default \"wald\". Possible choices methods supported BinomDiffCI. axis_side character side axis label, \"left\" \"right\". Default \"left\". color Color plot. vector length 2. Color reference treatment arms respectively. Default set c(\"blue\", \"red\"). shape Shape plot. vector length 2. Shape reference treatment arms respectively. Default set c(16, 17) per scale_shape. fontsize (numeric) font size plot. size used ggplot2 default unit \"mm\", want \"points\" need divide point number ggplot2:::.pt. draw (logical) whether draw plot.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_events_term_id.html","id":"value","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Value","title":"Events by Term Plot — g_events_term_id","text":"grob object","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_events_term_id.html","id":"details","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Details","title":"Events by Term Plot — g_events_term_id","text":"equivalent STREAM output","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_events_term_id.html","id":"author","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Author","title":"Events by Term Plot — g_events_term_id","text":"Liming Li (Lil128) liming.li@roche.com Molly (hey59) hey59@gene.com","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_events_term_id.html","id":"ref-examples","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Examples","title":"Events by Term Plot — g_events_term_id","text":"","code":"library(dplyr) library(grid) library(nestcolor)  ADSL <- osprey::rADSL ADAE <- osprey::rADAE  # add additional dummy causality flags ADAE <- ADAE %>%   mutate(AEREL1 = (AEREL == \"Y\" & ACTARM == \"A: Drug X\")) %>%   mutate(AEREL2 = (AEREL == \"Y\" & ACTARM == \"B: Placebo\")) attr(ADAE[[\"AEREL1\"]], \"label\") <- \"AE related to A: Drug X\" attr(ADAE[[\"AEREL2\"]], \"label\") <- \"AE related to B: Placebo\"  term <- ADAE$AEDECOD id <- ADAE$USUBJID arm <- ADAE$ACTARMCD arm_N <- table(ADSL$ACTARMCD) ref <- \"ARM A\" trt <- \"ARM C\"  # Example 1 p1 <- g_events_term_id(   term,   id,   arm,   arm_N )  grid::grid.newpage() grid::grid.draw(p1)  # Example 2 p2 <- g_events_term_id(   term,   id,   arm,   arm_N,   trt = trt,   ref = ref,   sort_by = \"riskdiff\",   diff_ci_method = \"ac\",   conf_level = 0.9 )  grid::grid.newpage() grid::grid.draw(p2)  # Example 3 p3 <- g_events_term_id(   term,   id,   arm,   arm_N,   sort_by = \"meanrisk\",   axis_side = \"right\",   fontsize = 5 )  grid::grid.newpage() grid::grid.draw(p3)  # Example 4 term <- create_flag_vars(ADAE) g_events_term_id(   term,   id,   arm,   arm_N,   fontsize = 3 )"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_heat_bygrade.html","id":null,"dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Heatmap by Grade — g_heat_bygrade","title":"Heatmap by Grade — g_heat_bygrade","text":"function plots heatmap","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_heat_bygrade.html","id":"ref-usage","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Usage","title":"Heatmap by Grade — g_heat_bygrade","text":"","code":"g_heat_bygrade(   id_var,   exp_data,   visit_var,   ongo_var,   anno_data,   anno_var,   heat_data,   heat_color_var,   heat_color_opt = NULL,   conmed_data = NULL,   conmed_var = NULL,   conmed_color_opt = NULL,   xlab = \"Visit\",   title = NULL )"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_heat_bygrade.html","id":"arguments","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Arguments","title":"Heatmap by Grade — g_heat_bygrade","text":"id_var (character) name column contains unique subject identifier shared data Usually \"USUBJID\". exp_data (data.frame) exposure data. Usually ADEX. visit_var (character) name column contains analysis visit. Usually \"AVISIT\" ongo_var (character) name column exp_data contains logical variable indicating whether treatment still ongoing. Usually can derived EOSSTT anno_data (data.frame) annotation data contains subject level characteristics. Usually ADSL anno_var (character) vector columns name(s) include annotation heat_data (data.frame) data frame contains information needed text heatmap Usually ADCM. heat_color_var (character) name column contains heat grade heat_color_opt optional, (character) named vector maps names heat colors conmed_data optional, (data.frame) concomitant medicine data. Usually ADCM default NULL (conmed plotted) conmed_var optional, (character) concomitant medicine variable name. Must column name conmed_data conmed_data provided. default NULL (conmed plotted) conmed_color_opt optional, (character) vector color name(s) conmed_data xlab optional, (character) string shown x-axis label, default \"Visit\" title (character) string shown title plot. default NULL (plot title displayed)","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_heat_bygrade.html","id":"author","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Author","title":"Heatmap by Grade — g_heat_bygrade","text":"Nina Qi (qit3) qit3@gene.com Molly (hey59) hey59@gene.com","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_heat_bygrade.html","id":"ref-examples","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Examples","title":"Heatmap by Grade — g_heat_bygrade","text":"","code":"library(dplyr)  ADSL <- osprey::rADSL %>% slice(1:30) ADEX <- osprey::rADEX %>% filter(USUBJID %in% ADSL$USUBJID) ADAE <- osprey::rADAE %>% filter(USUBJID %in% ADSL$USUBJID) ADCM <- osprey::rADCM %>% filter(USUBJID %in% ADSL$USUBJID) # function to derive AVISIT from ADEX add_visit <- function(data_need_visit) {   visit_dates <- ADEX %>%     filter(PARAMCD == \"DOSE\") %>%     distinct(USUBJID, AVISIT, ASTDTM) %>%     group_by(USUBJID) %>%     arrange(ASTDTM) %>%     mutate(next_vis = lead(ASTDTM), is_last = ifelse(is.na(next_vis), TRUE, FALSE)) %>%     rename(this_vis = ASTDTM)   data_visit <- data_need_visit %>%     select(USUBJID, ASTDTM) %>%     left_join(visit_dates, by = \"USUBJID\", relationship = \"many-to-many\") %>%     filter(ASTDTM > this_vis & (ASTDTM < next_vis | is_last == TRUE)) %>%     left_join(data_need_visit, relationship = \"many-to-many\")   return(data_visit) } # add AVISIT in ADAE and ADCM ADAE <- add_visit(ADAE) #> Joining with `by = join_by(USUBJID, ASTDTM)` ADCM <- add_visit(ADCM) #> Joining with `by = join_by(USUBJID, ASTDTM)` exp_data <- ADEX %>%   filter(PARCAT1 == \"INDIVIDUAL\") %>%   group_by(USUBJID) %>%   # create a shorter subject identifier   mutate(SUBJ = utils::tail(strsplit(USUBJID, \"-\")[[1]], n = 1)) %>%   mutate(ongo_var = (EOSSTT == \"ONGOING\")) %>%   ungroup() anno_data <- ADSL %>%   select(SEX, COUNTRY, USUBJID) %>%   group_by(USUBJID) %>%   mutate(SUBJ = utils::tail(strsplit(USUBJID, \"-\")[[1]], n = 1)) %>%   ungroup() %>%   select(-USUBJID) heat_data <- ADAE %>%   select(USUBJID, AVISIT, AETOXGR) %>%   group_by(USUBJID) %>%   mutate(SUBJ = utils::tail(strsplit(USUBJID, \"-\")[[1]], n = 1)) %>%   ungroup() %>%   select(-USUBJID) heat_color_opt <- c(   \"No Event\" = \"gray90\",   \"1\" = \"lightsteelblue1\",   \"2\" = \"steelblue1\",   \"3\" = \"steelblue4\",   \"4\" = \"maroon\",   \"5\" = \"brown4\" ) cmdecod_label <- attr(ADCM[[\"CMDECOD\"]], \"label\") ADCM <- ADCM %>%   filter(     CMDECOD == \"medname A_1/3\" | CMDECOD == \"medname A_2/3\" | CMDECOD == \"medname A_3/3\"   ) %>%   mutate(CMDECOD = factor(CMDECOD, levels = unique(CMDECOD))) attr(ADCM[[\"CMDECOD\"]], \"label\") <- cmdecod_label conmed_data <- ADCM %>%   group_by(USUBJID) %>%   mutate(SUBJ = utils::tail(strsplit(USUBJID, \"-\")[[1]], n = 1)) # example plotting conmed g_heat_bygrade(   id_var = \"SUBJ\",   exp_data,   visit_var = \"AVISIT\",   ongo_var = \"ongo_var\",   anno_data,   anno_var = c(\"SEX\", \"COUNTRY\"),   heat_data,   heat_color_var = \"AETOXGR\",   heat_color_opt,   conmed_data,   conmed_var = \"CMDECOD\",   conmed_color_opt = c(\"green\", \"green3\", \"green4\") )  # example not plotting conmed g_heat_bygrade(   id_var = \"SUBJ\",   exp_data,   visit_var = \"AVISIT\",   ongo_var = \"ongo_var\",   anno_data,   anno_var = c(\"SEX\", \"COUNTRY\"),   heat_data,   heat_color_var = \"AETOXGR\",   heat_color_opt )"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_hy_law.html","id":null,"dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Hy's Law Plot — g_hy_law","title":"Hy's Law Plot — g_hy_law","text":"scatter plot typically used display maximum total bilirubin values (TBL) versus maximum alanine transaminase (ALT) values.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_hy_law.html","id":"ref-usage","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Usage","title":"Hy's Law Plot — g_hy_law","text":"","code":"g_hy_law(   id,   term,   aval,   arm,   term_selected,   anrhi,   folds = c(3, 2),   text = c(\"Normal Range\", \"Hyperbilirubinemia\", \"Possible Hy's Law Range\",     \"Temple's Corollary\"),   caption = paste(\"Maximum values are those maximum values that occur post-baseline\",     \"(no time constraints and not necessarily concurrent events).\"),   title = \"Max. Total Bilirubin vs. Max. Alanine Aminotransferase\",   xlab = \"Maximum Alanine Aminotransferase (/ULN)\",   ylab = \"Maximum Total Bilirubin (/ULN)\" )"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_hy_law.html","id":"arguments","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Arguments","title":"Hy's Law Plot — g_hy_law","text":"id unique subject identifier. term term observation. aval analysis value. arm treatment arm. Used fill color plot. term_selected string vector length 2 - two terms selected used plot. First value corresponds parameter plotted x-axis. Second value corresponds plotted y-axis. anrhi high limit normal range. folds numeric vector length two. Indicates position reference lines drawn. Default c(3, 2) corresponds line position 3 x-axis 2 y-axis. text string vector length four label shown quadrant. First value corresponds label shown bottom left quadrant. Subsequent values move graph clockwise. caption string text footnote. Details methodology can shown . title string text plot title. xlab string text x axis label. ylab string text y axis label.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_hy_law.html","id":"value","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Value","title":"Hy's Law Plot — g_hy_law","text":"plot object","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_hy_law.html","id":"details","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Details","title":"Hy's Law Plot — g_hy_law","text":"graphic based upon eDISH (evaluation Drug Induced Serious Hepatotoxicity) plot Watkins et. al. 2008 publication Hepatology. Maximum values defined maximum post-baseline value time entire length observation period. axes log scale control dispersion data. values plotted 'times upper limit normal' value 1 mean result normal. value 1 considered upper limit normal upper limit normal respectively. instance, value 3 read '3 times upper limit normal'. Reference lines included determine various states, based upon clinical interpretation values includes following: Hyperbilirubinemia TBL least 2 xULN ALT less 3 xULN Normal Range TBL <= 1 xULN ALT <= 1 xULN Temple’s Corollary TBL <= 1 xULN ALT least 3 xULN Possible Hy's Law TBL least 2 xULN ALT least 3 xULN plot can easily adjusted lab parameters reference ranges needed. Consultation clinical expert determine associations clinically meaningful interpret associations recommended. equivalent STREAM output.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_hy_law.html","id":"author","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Author","title":"Hy's Law Plot — g_hy_law","text":"Katie Withycombe (withycok) katie.withycombe@roche.com Amy Franklin (frankla4) amy.franklin@roche.com William Holmes (holmesw) william.holmes@roche.com","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_hy_law.html","id":"ref-examples","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Examples","title":"Hy's Law Plot — g_hy_law","text":"","code":"library(dplyr) library(nestcolor)  # Note: CRP is being used in place of Bilirubin here because this is the only available data adsl <- osprey::rADSL adlb <- osprey::rADLB %>% mutate(ANRHI = 50)  # Example 1, - Hy's law template (3 and 2 X ULN) g_hy_law(   id = adlb$USUBJID,   term = adlb$PARAMCD,   aval = adlb$AVAL,   arm = adlb$ARM,   term_selected = c(\"ALT\", \"CRP\"),   anrhi = adlb$ANRHI,   folds = c(3, 2),   text = c(\"Normal Range\", \"Hyperbilirubinemia\", \"Possible Hy's Law Range\", \"Temple's Corollary\"),   caption = paste(     \"Maximum values are those maximum values that occur\",     \"post-baseline (no time constraints and not necessarily concurrent events).\"   ),   title = \"Max. Total Bilirubin vs. Max. Alanine Aminotransferase\",   xlab = \"Maximum Alanine Aminotransferase (/ULN)\",   ylab = \"Maximum Total Bilirubin (/ULN)\" ) #> Warning: All aesthetics have length 1, but the data has 400 rows. #> ℹ Please consider using `annotate()` or provide this layer with data containing #>   a single row. #> Warning: All aesthetics have length 1, but the data has 400 rows. #> ℹ Please consider using `annotate()` or provide this layer with data containing #>   a single row. #> Warning: All aesthetics have length 1, but the data has 400 rows. #> ℹ Please consider using `annotate()` or provide this layer with data containing #>   a single row. #> Warning: All aesthetics have length 1, but the data has 400 rows. #> ℹ Please consider using `annotate()` or provide this layer with data containing #>   a single row.   # Example 2, - change the quadrant lines and labels g_hy_law(   id = adlb$USUBJID,   term = adlb$PARAMCD,   aval = adlb$AVAL,   arm = adlb$ARM,   term_selected = c(\"ALT\", \"CRP\"),   anrhi = adlb$ANRHI,   folds = c(10, 15),   text = c(\"Quadrant 1\", \"Quadrant 2\", \"Quadrant 3\", \"Quadrant 4\"),   caption = paste(     \"Maximum values are those maximum values that occur\",     \"post-baseline (no time constraints and not necessarily concurrent events).\"   ),   title = \"Max. Total Bilirubin vs. Max. Alanine Aminotransferase\",   xlab = \"Maximum Alanine Aminotransferase (/ULN)\",   ylab = \"Maximum Total Bilirubin (/ULN)\" ) #> Warning: All aesthetics have length 1, but the data has 400 rows. #> ℹ Please consider using `annotate()` or provide this layer with data containing #>   a single row. #> Warning: All aesthetics have length 1, but the data has 400 rows. #> ℹ Please consider using `annotate()` or provide this layer with data containing #>   a single row. #> Warning: All aesthetics have length 1, but the data has 400 rows. #> ℹ Please consider using `annotate()` or provide this layer with data containing #>   a single row. #> Warning: All aesthetics have length 1, but the data has 400 rows. #> ℹ Please consider using `annotate()` or provide this layer with data containing #>   a single row."},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_patient_profile.html","id":null,"dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Patient Profile Plot — g_patient_profile","title":"Patient Profile Plot — g_patient_profile","text":"Patient profile plot provides detailed information specific subject participating study. plot includes relevant data one subject can help correlate adverse events, response, concomitant medications, exposure, laboratory. plotting patient profile modularized, domain plot generated function patient_domain_profile. g_patient_profile function assembles requested domain plots one patient profile. ADSL, ADEX, ADAE, ADRS, ADCM ADLB data must provided. plot output include domains data unspecified","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_patient_profile.html","id":"ref-usage","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Usage","title":"Patient Profile Plot — g_patient_profile","text":"","code":"g_patient_profile(   ex = NULL,   ae = NULL,   rs = NULL,   cm = NULL,   lb = NULL,   arrow_end_day,   xlim = c(-28, 365),   xlab = \"Study Day\",   title = \"Patient Profile\" )"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_patient_profile.html","id":"arguments","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Arguments","title":"Patient Profile Plot — g_patient_profile","text":"ex list may contain data dataframe ADEX domain dataset var vector identify lane ADEX domain plot ae list may contain data dataframe ADAE domain dataset var vector identify lane ADAE plot line_col factor vector specify color segments ADAE plot line_col_legend string displayed line color legend title ADAE plot line_col_opt aesthetic values map line color values ADAE plot (named vector map color values name). NULL, please make sure contains possible values line_col values, otherwise color assigned ggplot default, please note NULL needs specified rs list may contain data dataframe ADRS domain dataset var vector identify lane ADRS domain plot cm list may contain data dataframe ADCM domain dataset var vector identify lane ADCM domain plot lb list may contain data dataframe ADLB domain dataset var vector identify lane ADLB domain plot arrow_end_day numeric value indicates end arrow arrows requested xlim numeric vector x-axis limit shared domain plots, default xlim = c(-28, 365) xlab string shown x-axis label, default \"Study Day\" title string shown title plot, default \"Patient Profile\"","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_patient_profile.html","id":"value","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Value","title":"Patient Profile Plot — g_patient_profile","text":"plot object","code":""},{"path":[]},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_patient_profile.html","id":"author","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Author","title":"Patient Profile Plot — g_patient_profile","text":"Xuefeng Hou (houx14) houx14@gene.com Molly (hey59) hey59@gene.com Ting Qi (qit3) qit3@gene.com","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_patient_profile.html","id":"ref-examples","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Examples","title":"Patient Profile Plot — g_patient_profile","text":"","code":"library(dplyr) library(nestcolor)  # ADSL ADSL <- osprey::rADSL %>%   filter(USUBJID == rADSL$USUBJID[1]) %>%   mutate(     TRTSDT = as.Date(TRTSDTM),     max_date = max(as.Date(LSTALVDT), as.Date(DTHDT), na.rm = TRUE),     max_day = as.numeric(as.Date(max_date) - as.Date(TRTSDT)) + 1   ) %>%   select(USUBJID, STUDYID, TRTSDT, max_day)   # ADEX ADEX <- osprey::rADEX %>%   select(USUBJID, STUDYID, ASTDTM, PARCAT2, AVAL, AVALU, PARAMCD) ADEX <- left_join(ADSL, ADEX, by = c(\"USUBJID\", \"STUDYID\"))  ADEX <- ADEX %>%   filter(PARAMCD == \"DOSE\") %>%   arrange(PARCAT2, PARAMCD) %>%   mutate(diff = c(0, diff(AVAL, lag = 1))) %>%   mutate(Modification = case_when(     diff < 0 ~ \"Decrease\",     diff > 0 ~ \"Increase\",     diff == 0 ~ \"None\"   )) %>%   mutate(ASTDT_dur = as.numeric(     as.Date(substr(as.character(ASTDTM), 1, 10)) -       as.Date(TRTSDT) + 1   ))  # ADAE ADAE <- osprey::rADAE %>%   select(USUBJID, STUDYID, AESOC, AEDECOD, AESER, AETOXGR, AEREL, ASTDY, AENDY) ADAE <- left_join(ADSL, ADAE, by = c(\"USUBJID\", \"STUDYID\"))  # ADRS ADRS <- osprey::rADRS %>%   select(USUBJID, STUDYID, PARAMCD, PARAM, AVALC, AVAL, ADY, ADTM) ADRS <- left_join(ADSL, ADRS, by = c(\"USUBJID\", \"STUDYID\"))  # ADCM ADCM <- osprey::rADCM %>%   select(USUBJID, STUDYID, ASTDTM, AENDTM, CMDECOD, ASTDY, AENDY) ADCM <- left_join(ADSL, ADCM, by = c(\"USUBJID\", \"STUDYID\"))  # ADLB ADLB <- osprey::rADLB %>%   select(     USUBJID, STUDYID, LBSEQ, PARAMCD, BASETYPE, ADTM,     ADY, ATPTN, AVISITN, LBTESTCD, ANRIND   ) ADLB <- left_join(ADSL, ADLB, by = c(\"USUBJID\", \"STUDYID\"))  ADLB <- ADLB %>%   group_by(USUBJID) %>%   mutate(ANRIND = factor(ANRIND, levels = c(\"LOW\", \"NORMAL\", \"HIGH\")))  # Example Patient Profile plot 5 domains g_patient_profile(   ex = list(     data = ADEX,     var = ADEX$PARCAT2   ),   ae = list(     data = ADAE,     var = ADAE$AEDECOD,     line_col = factor(ADAE$AESER),     line_col_legend = \"Serious\",     line_col_opt = c(\"Y\" = \"red\", \"N\" = \"blue\")   ),   rs = list(     data = ADRS,     var = ADRS$PARAMCD   ),   cm = list(     data = ADCM,     var = ADCM$CMDECOD   ),   lb = list(     data = ADLB,     var = ADLB$LBTESTCD   ),   arrow_end_day = ADSL$max_day,   xlim = c(-28, ADSL$max_day),   xlab = \"Study Day\",   title = paste(\"Patient Profile: \", ADSL$USUBJID) )   # Example Patient Profile plot without ADCM and ADLB g_patient_profile(   ex = list(     data = ADEX,     var = ADEX$PARCAT2   ),   ae = list(     data = ADAE,     var = ADAE$AEDECOD,     line_col = factor(ADAE$AESER),     line_col_legend = \"Serious\",     line_col_opt = c(\"Y\" = \"red\", \"N\" = \"blue\")   ),   rs = list(     data = ADRS,     var = ADRS$PARAMCD   ),   arrow_end_day = ADSL$max_day,   xlim = c(-28, ADSL$max_day),   xlab = \"Study Day\",   title = paste(\"Patient Profile: \", ADSL$USUBJID) )"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_spiderplot.html","id":null,"dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Spider Plot — g_spiderplot","title":"Spider Plot — g_spiderplot","text":"Spider plot often used Early Development (ED) displays individual patient plot endpoint time group.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_spiderplot.html","id":"ref-usage","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Usage","title":"Spider Plot — g_spiderplot","text":"","code":"g_spiderplot(   marker_x,   marker_id,   marker_y,   line_colby = NULL,   line_color_opt = NULL,   marker_shape = NULL,   marker_shape_opt = NULL,   marker_size = 3,   datalabel_txt = NULL,   facet_rows = NULL,   facet_columns = NULL,   vref_line = NULL,   href_line = NULL,   x_label = \"Time (Days)\",   y_label = \"Change (%) from Baseline\",   show_legend = FALSE )"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_spiderplot.html","id":"arguments","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Arguments","title":"Spider Plot — g_spiderplot","text":"marker_x vector x values (must sorted order) marker_id vector group points together (default USUBJID) marker_y vector y values line_colby vector defines variable plot color coded, default NULL line_color_opt vector defines line color, default NULL marker_shape vector defines variable points shape coded, , default NULL marker_shape_opt vector defines marker shape code, default NULL marker_size size markers plot, default NULL datalabel_txt list defines text (last time point) flag arrow annotation: (per defined variable) elements must labeled txt_ann/mrkr_all/mrkr_ann. txt_ann text annotation next final data point (text annotation) mrkr_all vector ID's (annotation marker) mrkr_ann vector ID's (subset mrkr_all) arrow desired indicate study interim points. Default NULL. facet_rows dataframe defines variable used split plot rows, default NULL. facet_columns dataframe defines variable used split plot columns, default NULL. vref_line value defines vertical line overlay (can vector), default NULL. href_line value defines horizontal line overlay (can vector), default NULL. x_label string text x axis label, default time. y_label string text y axis label, default % change. show_legend boolean whether marker legend included, default FALSE.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_spiderplot.html","id":"value","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Value","title":"Spider Plot — g_spiderplot","text":"ggplot object","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_spiderplot.html","id":"details","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Details","title":"Spider Plot — g_spiderplot","text":"equivalent STREAM output","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_spiderplot.html","id":"author","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Author","title":"Spider Plot — g_spiderplot","text":"Carolyn Zhang (zhanc107) carolyn.zhang@duke.edu","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_spiderplot.html","id":"ref-examples","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Examples","title":"Spider Plot — g_spiderplot","text":"","code":"# simple example library(dplyr) library(nestcolor)  ADTR <- osprey::rADTR %>% select(STUDYID, USUBJID, ADY, AVISIT, CHG, PCHG, PARAMCD) ADSL <- osprey::rADSL %>% select(STUDYID, USUBJID, RACE, SEX, ARM) ANL <- left_join(ADTR, ADSL, by = c(\"STUDYID\", \"USUBJID\")) ANL <- ANL %>%   dplyr::filter(PARAMCD == \"SLDINV\" & AVISIT != \"POST-BASELINE MINIMUM\") %>%   dplyr::filter(RACE %in% c(\"WHITE\", \"ASIAN\")) %>%   group_by(USUBJID) %>%   dplyr::arrange(ADY) %>%   dplyr::mutate(     CHG = ifelse(AVISIT == \"Screening\", 0, CHG),     PCHG = ifelse(AVISIT == \"Screening\", 0, PCHG)   ) ANL$USUBJID <- substr(ANL$USUBJID, 14, 18)  # Plot 1 - default color and shape mapping g_spiderplot(   marker_x = ANL$ADY,   marker_id = ANL$USUBJID,   marker_y = ANL$PCHG,   line_colby = ANL$USUBJID,   marker_shape = ANL$USUBJID,   # marker_size = 5,   datalabel_txt = list(txt_ann = ANL$USUBJID),   # facet_rows = data.frame(sex = ANL$SEX),   # facet_columns = data.frame(arm = ANL$ARM),   vref_line = c(42, 86),   href_line = c(-20, 20),   x_label = \"Time (Days)\",   y_label = \"Change (%) from Baseline\",   show_legend = TRUE ) #> Warning: Removed 554 rows containing missing values or values outside the scale range #> (`geom_line()`). #> Warning: Removed 568 rows containing missing values or values outside the scale range #> (`geom_point()`). #> Warning: Removed 564 rows containing missing values or values outside the scale range #> (`geom_text()`).   # Plot 2 - with line color mapping g_spiderplot(   marker_x = ANL$AVISIT,   marker_id = ANL$USUBJID,   marker_y = ANL$CHG,   line_colby = ANL$RACE,   line_color_opt = c(\"WHITE\" = \"red\", \"ASIAN\" = \"blue\"),   marker_shape = ANL$USUBJID,   x_label = \"Visit\",   y_label = \"Change from Baseline\",   show_legend = TRUE ) #> Warning: Removed 564 rows containing missing values or values outside the scale range #> (`geom_line()`). #> Warning: Removed 568 rows containing missing values or values outside the scale range #> (`geom_point()`)."},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_swimlane.html","id":null,"dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Swimlane Plot — g_swimlane","title":"Swimlane Plot — g_swimlane","text":"Swimlane plot often used Early Development (ED) displays individual patient bar plot markers events patient level annotation","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_swimlane.html","id":"ref-usage","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Usage","title":"Swimlane Plot — g_swimlane","text":"","code":"g_swimlane(   bar_id,   bar_length,   sort_by = NULL,   col_by = NULL,   marker_id = NULL,   marker_pos = NULL,   marker_shape = NULL,   marker_shape_opt = NULL,   marker_color = NULL,   marker_color_opt = NULL,   anno_txt = NULL,   xref_line = NULL,   xtick_at = waiver(),   xlab,   title )"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_swimlane.html","id":"arguments","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Arguments","title":"Swimlane Plot — g_swimlane","text":"bar_id vector IDs identify bar bar_length numeric vector plotted length bar sort_by vector sort bars col_by vector color bars marker_id vector IDs identify markers within bar. Default bar_id. marker_pos numeric vector specify position marker point marker_shape vector specify shape markers marker_shape_opt aesthetic values map shape values (named vector map shape values name) marker_color vector specify color markers marker_color_opt aesthetic values map shape values (named vector map shape values name) anno_txt dataframe subject-level variables displayed annotation left xref_line numeric vector plot reference lines xtick_at optional break interval bar length axis xlab label bar length title string displayed plot title","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_swimlane.html","id":"value","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Value","title":"Swimlane Plot — g_swimlane","text":"plot object","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_swimlane.html","id":"author","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Author","title":"Swimlane Plot — g_swimlane","text":"Ting Qi (qit3) qit3@gene.com","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_swimlane.html","id":"ref-examples","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Examples","title":"Swimlane Plot — g_swimlane","text":"","code":"# Example 1 library(dplyr) library(nestcolor)  ADSL <- osprey::rADSL[1:20, ] ADRS <- filter(rADRS, PARAMCD == \"OVRINV\") ANL <- left_join(ADSL, ADRS, by = c(\"STUDYID\", \"USUBJID\"), multiple = \"all\") anno_txt <- ADSL[, c(\"ARMCD\", \"SEX\")]  g_swimlane(   bar_id = ADSL$USUBJID,   bar_length = as.integer(ADSL$TRTEDTM - ADSL$TRTSDTM),   sort_by = ADSL$ARM,   col_by = ADSL$ARM,   marker_id = ANL$USUBJID,   marker_pos = ANL$ADY,   marker_shape = ANL$AVALC,   marker_shape_opt = c(\"CR\" = 16, \"PR\" = 17, \"SD\" = 18, \"PD\" = 15, \"NE\" = 4),   marker_color = NULL,   marker_color_opt = NULL,   anno_txt = anno_txt,   xref_line = c(50, 100),   xtick_at = waiver(),   xlab = \"Time from First Treatment (Day)\",   title = \"Swimlane Plot\" )   # Example 2 library(dplyr) library(nestcolor)  ADSL <- osprey::rADSL[1:20, ] ADRS <- osprey::rADRS  anno_txt_vars <- c(\"ARMCD\", \"SEX\", \"COUNTRY\") anno_txt <- ADSL[, anno_txt_vars]  # markers from ADRS ADRS <- dplyr::filter(ADRS, PARAMCD == \"OVRINV\") %>% select(USUBJID, ADY, AVALC)  # markers from ADSL - discontinuation ADS <- ADSL %>%   dplyr::filter(EOSSTT == \"Discontinued\" | DCSREAS != \"\") %>%   select(USUBJID, EOSDY, DCSREAS) %>%   dplyr::rename(ADY = EOSDY, AVALC = DCSREAS)  # combine ADRS with ADS records as one data for markers and join with ADSL ANL <- inner_join(ADSL, rbind(ADRS, ADS), by = \"USUBJID\", multiple = \"all\")  g_swimlane(   bar_id = sub(\".*-\", \"\", ADSL$USUBJID),   bar_length = as.integer(ADSL$TRTEDTM - ADSL$TRTSDTM),   sort_by = NULL,   col_by = ADSL$ARMCD,   marker_id = sub(\".*-\", \"\", ANL$USUBJID),   marker_pos = ANL$ADY,   marker_shape = ANL$AVALC,   marker_shape_opt = c(     \"CR\" = 16, \"PR\" = 17, \"SD\" = 18, \"PD\" = 15, \"NE\" = 0,     \"Adverse Event\" = 7, \"Death\" = 8, \"Physician Decision\" = 9, \"Progressive Disease\" = 10,     \"Symptomatic Deterioation\" = 11, \"Withdrawal by Subject\" = 12   ),   marker_color = ANL$AVALC,   marker_color_opt = c(     \"CR\" = \"green\", \"PR\" = \"blue\", \"SD\" = \"yellow\", \"PD\" = \"red\",     \"NE\" = \"grey\", \"Adverse Event\" = \"orange\", \"Death\" = \"black\", \"Physician Decision\" = \"navy\",     \"Progressive Disease\" = \"purple\", \"Symptomatic Deterioation\" = \"cyan\",     \"Withdrawal by Subject\" = \"darkred\"   ),   anno_txt = anno_txt,   xref_line = c(50, 100),   xtick_at = waiver(),   xlab = \"Time from First Treatment (Day)\",   title = \"Swimlane Plot\" )"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_waterfall.html","id":null,"dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Waterfall Plot — g_waterfall","title":"Waterfall Plot — g_waterfall","text":"Waterfall plot often used Early Development (ED) present individual patient’s best response particular drug based parameter.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_waterfall.html","id":"ref-usage","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Usage","title":"Waterfall Plot — g_waterfall","text":"","code":"g_waterfall(   bar_id,   bar_height,   sort_by = NULL,   col_by = NULL,   bar_color_opt = NULL,   anno_txt = NULL,   href_line = NULL,   facet_by = NULL,   show_datavalue = TRUE,   add_label = NULL,   gap_point = NULL,   ytick_at = 20,   y_label = \"Best % Change from Baseline\",   title = \"Waterfall Plot\" )"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_waterfall.html","id":"arguments","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Arguments","title":"Waterfall Plot — g_waterfall","text":"bar_id (vector) contains IDs identify bar bar_height numeric vector plotted height bar sort_by (vector) used sort bars, default NULL case bars ordered decreasing height col_by (vector) used color bars, default NULL case bar_id taken argument bar_color_opt provided bar_color_opt (vector) aesthetic values map color values (named vector map color values name). NULL, please make sure contains possible values col_by values, otherwise default ggplot color assigned, please note NULL needs specified case anno_txt (dataframe) contains subject-level variables displayed annotation waterfall plot, default NULL href_line (numeric vector) plot horizontal reference lines, default NULL facet_by (vector) facet plot annotation table, default NULL show_datavalue (boolean) controls whether value bar height shown, default TRUE add_label (vector) one subject-level variable added bar except bar_height, default NULL gap_point (numeric) value adding bar break bars significantly higher others, default NULL ytick_at (numeric) optional bar height axis interval, default 20 y_label (string) label bar height axis, default \"Best % Change Baseline\" title (string) displayed plot title, default \"Waterfall Plot\"","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_waterfall.html","id":"value","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Value","title":"Waterfall Plot — g_waterfall","text":"plot object","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_waterfall.html","id":"author","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Author","title":"Waterfall Plot — g_waterfall","text":"Xuefeng Hou (houx14) houx14@gene.com Ting Qi (qit3) qit3@gene.com","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/g_waterfall.html","id":"ref-examples","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Examples","title":"Waterfall Plot — g_waterfall","text":"","code":"library(tidyr) library(dplyr) library(nestcolor)  g_waterfall(   bar_id = letters[1:3], bar_height = c(3, 5, -1),   bar_color_opt = c(\"red\", \"green\", \"blue\") )   # Example 1 ADSL <- osprey::rADSL[1:15, ] ADRS <- osprey::rADRS %>%   filter(USUBJID %in% ADSL$USUBJID) ADTR <- osprey::rADTR %>%   filter(USUBJID %in% ADSL$USUBJID) %>%   select(USUBJID, PCHG) %>%   group_by(USUBJID) %>%   slice(which.min(PCHG))  TR_SL <- inner_join(ADSL, ADTR, by = \"USUBJID\", multiple = \"all\")  SUB_ADRS <- ADRS %>%   filter(PARAMCD == \"BESRSPI\" | PARAMCD == \"INVET\") %>%   select(USUBJID, PARAMCD, AVALC, AVISIT, ADY) %>%   spread(PARAMCD, AVALC)  ANL <- TR_SL %>%   left_join(SUB_ADRS, by = \"USUBJID\", multiple = \"all\") %>%   mutate(TRTDURD = as.integer(TRTEDTM - TRTSDTM) + 1)  anno_txt_vars <- c(\"TRTDURD\", \"BESRSPI\", \"INVET\", \"SEX\", \"BMRKR2\")  g_waterfall(   bar_height = ANL$PCHG,   bar_id = sub(\".*-\", \"\", ANL$USUBJID),   col_by = ANL$SEX,   sort_by = ANL$ARM,   # bar_color_opt = c(\"F\" = \"red\", \"M\" = \"green\", \"U\" = \"blue\"),   anno_txt = ANL[, anno_txt_vars],   facet_by = NULL,   href_line = c(-30, 20),   add_label = ANL$BESRSPI,   ytick_at = 20,   gap_point = NULL,   show_datavalue = TRUE,   y_label = \"Best % Change from Baseline\",   title = \"Waterfall Plot\" )   # Example 2 facetting anno_txt_vars <- c(\"BESRSPI\", \"INVET\")  g_waterfall(   bar_id = sub(\".*-\", \"\", ANL$USUBJID),   bar_height = ANL$PCHG,   sort_by = ANL$COUNTRY,   col_by = ANL$SEX,   bar_color_opt = c(\"F\" = \"tomato\", \"M\" = \"skyblue3\", \"U\" = \"darkgreen\"),   anno_txt = ANL[, anno_txt_vars],   facet_by = ANL$STRATA2,   href_line = c(-30, 20),   add_label = ANL$BESRSPI,   ytick_at = 20,   gap_point = 260,   y_label = \"Best % Change from Baseline\",   title = \"Waterfall Plot\" )   # Example 3 extreme value ANL$PCHG[3] <- 99 ANL$PCHG[5] <- 199 ANL$PCHG[7] <- 599 ANL$BESRSPI[3] <- \"PD\" ANL$BESRSPI[5] <- \"PD\" ANL$BESRSPI[7] <- \"PD\"  g_waterfall(   bar_id = sub(\".*-\", \"\", ANL$USUBJID),   bar_height = ANL$PCHG,   sort_by = ANL$ARM,   col_by = ANL$SEX,   bar_color_opt = c(\"F\" = \"tomato\", \"M\" = \"skyblue3\", \"U\" = \"darkgreen\"),   anno_txt = ANL[, anno_txt_vars],   facet_by = NULL,   href_line = c(-30, 20),   add_label = ANL$BESRSPI,   ytick_at = 20,   gap_point = 260,   y_label = \"Best % Change from Baseline\",   title = \"Waterfall Plot\" )"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/grob_add_padding.html","id":null,"dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Add padding to grob — grob_add_padding","title":"Add padding to grob — grob_add_padding","text":"Add padding grob","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/grob_add_padding.html","id":"ref-usage","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Usage","title":"Add padding to grob — grob_add_padding","text":"","code":"grob_add_padding(   grob,   pad_v = grid::unit(5, \"pt\"),   pad_h = grid::unit(5, \"pt\") )"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/grob_add_padding.html","id":"arguments","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Arguments","title":"Add padding to grob — grob_add_padding","text":"grob grob object pad_v padding add vertically pad_h padding add horizontally","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/grob_part.html","id":null,"dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Extract specific part of a ggplot or grob — grob_part","title":"Extract specific part of a ggplot or grob — grob_part","text":"Extract specific part ggplot grob","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/grob_part.html","id":"ref-usage","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Usage","title":"Extract specific part of a ggplot or grob — grob_part","text":"","code":"grob_part(gplot_grob, part)"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/grob_part.html","id":"arguments","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Arguments","title":"Extract specific part of a ggplot or grob — grob_part","text":"gplot_grob ggplot grob object part name part extracted. NA return zeroGrob()","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/grob_parts.html","id":null,"dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Extract specific parts of a ggplot or grob — grob_parts","title":"Extract specific parts of a ggplot or grob — grob_parts","text":"Extract specific parts ggplot grob","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/grob_parts.html","id":"ref-usage","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Usage","title":"Extract specific parts of a ggplot or grob — grob_parts","text":"","code":"grob_parts(gplot, parts)"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/grob_parts.html","id":"arguments","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Arguments","title":"Extract specific parts of a ggplot or grob — grob_parts","text":"gplot ggplot grob object parts names vector parts extracted.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/grobs2pdf.html","id":null,"dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Decorate grob (gTree) objects then outputs as IDM compatible PDF — grobs2pdf","title":"Decorate grob (gTree) objects then outputs as IDM compatible PDF — grobs2pdf","text":"utility function decorated grob (gTree) object titles footnotes accordance IDM specification export PDF file full path program output easy tracking archiving.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/grobs2pdf.html","id":"ref-usage","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Usage","title":"Decorate grob (gTree) objects then outputs as IDM compatible PDF — grobs2pdf","text":"","code":"grobs2pdf(   grobs,   titles,   footnotes,   progpath,   outpath,   fontsize = 9,   pagesize = \"letter.landscape\" )"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/grobs2pdf.html","id":"arguments","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Arguments","title":"Decorate grob (gTree) objects then outputs as IDM compatible PDF — grobs2pdf","text":"grobs grid grob (gTree) object, optionally NULL grob decoration shown titles Vector character strings. Vector elements separated newline strings wrapped according page footnotes Vector character string. rules titles progpath Specify full path R program generate grobs PDF outpath Specify full path output pdf BCE BEE fontsize Base font size used pdf, default set 9. 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NULL, please make sure contains possible values line_col values, otherwise color assigned hcl.colors line_col_legend: string displayed line color legend title line_col specified, default NULL (legend title displayed) line_width numeric value segment width, default line_width = 1 arrow_size numeric value arrow size, default arrow_size = 0.1 no_enddate_extention numeric value extending arrow end date missing ADAE ADCM domain. Default no_enddate_extention = 0. marker_col_list list may contain marker_col factor vector specify color markers, default NULL (color markers specified) marker_col_opt aesthetic values map color values (named vector map color values name) NULL, please make sure contains possible values marker_col values, otherwise color assigned hcl.colors marker_col_legend string displayed marker color legend title, default NULL (legend title displayed) marker_shape_list list may contain marker_shape factor vector specify shape markers, default NULL (shape marker specified) marker_shape_opt aesthetic values map shape values (named vector map shape values name). NULL, please make sure contains possible values marker_shape values, otherwise shape assigned ggplot default marker_shape_legend string displayed marker shape legend title, default NULL (legend title displayed) show_days_label boolean value showing y-axis label, default TRUE xlim numeric vector x-axis limit, default xlim = c(-28, max(marker_pos) + 5) xlab string shown x-axis label, default \"Study Day\" show_title boolean value showing title plot, default TRUE title string shown title plot, default NULL (plot title displayed)","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/patient_domain_profile.html","id":"value","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Value","title":"Patient Domain Profile — patient_domain_profile","text":"plot object","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/patient_domain_profile.html","id":"author","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Author","title":"Patient Domain Profile — patient_domain_profile","text":"Xuefeng Hou (houx14) houx14@gene.com Tina Cho (chot) tina.cho@roche.com Molly (hey59) hey59@gene.com Ting Qi (qit3) qit3@gene.com","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/patient_domain_profile.html","id":"ref-examples","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Examples","title":"Patient Domain Profile — patient_domain_profile","text":"","code":"library(dplyr)  # ADSL ADSL <- osprey::rADSL %>%   filter(USUBJID == rADSL$USUBJID[1]) %>%   mutate(     TRTSDT = as.Date(TRTSDTM),     max_date = max(as.Date(LSTALVDT), as.Date(DTHDT), na.rm = TRUE),     max_day = as.numeric(as.Date(max_date) - as.Date(TRTSDT)) + 1   ) %>%   select(USUBJID, STUDYID, TRTSDT, max_day)    # Example 1 Exposure \"ADEX\" ADEX <- osprey::rADEX %>%   select(USUBJID, STUDYID, ASTDTM, PARCAT2, AVAL, AVALU, PARAMCD) ADEX <- left_join(ADSL, ADEX, by = c(\"USUBJID\", \"STUDYID\")) ADEX <- ADEX %>%   filter(PARAMCD == \"DOSE\") %>%   arrange(PARCAT2, PARAMCD) %>%   mutate(diff = c(0, diff(AVAL, lag = 1))) %>%   mutate(     Modification = case_when(       diff < 0 ~ \"Decrease\",       diff > 0 ~ \"Increase\",       diff == 0 ~ \"None\"     )   ) %>%   mutate(     ASTDT_dur = as.numeric(       as.Date(         substr(as.character(ASTDTM), 1, 10)       ) - as.Date(TRTSDT) + 1     )   )  p1 <- patient_domain_profile(   domain = \"Exposure (ADEX)\",   var_names = ADEX$PARCAT2,   marker_pos = ADEX$ASTDT_dur,   arrow_end = ADSL$max_day,   xtick_at = waiver(),   line_col_list = NULL,   line_width = 1,   arrow_size = 0.1,   no_enddate_extention = 0,   marker_col_list = list(     marker_col = factor(ADEX$Modification),     marker_col_opt = c(\"Increase\" = \"red\", \"Decrease\" = \"green\", \"None\" = \"blue\"),     marker_col_legend = NULL   ),   marker_shape_list = list(     marker_shape = factor(ADEX$Modification),     marker_shape_opt = c(\"Increase\" = 24, \"Decrease\" = 25, \"None\" = 23),     marker_shape_legend = \"Dose Modification\"   ),   show_days_label = TRUE,   xlim = c(-28, ADSL$max_day),   xlab = \"Study Day\",   title = paste(\"Patient Profile: \", ADSL$USUBJID) ) p1   # Example 2 Adverse Event \"ADAE\" # Note that ASTDY is represented by a circle and AENDY is represented by a square. # If AENDY and ASTDY occur on the same day only AENDY will be shown.  # Adverse Event ADAE ADAE <- osprey::rADAE %>%   select(USUBJID, STUDYID, AESOC, AEDECOD, AESER, AETOXGR, AEREL, ASTDY, AENDY) ADAE <- left_join(ADSL, ADAE, by = c(\"USUBJID\", \"STUDYID\"))  p2 <- patient_domain_profile(   domain = \"Adverse Event (ADAE)\",   var_names = ADAE$AEDECOD,   marker_pos = ADAE[, c(\"ASTDY\", \"AENDY\")],   arrow_end = ADSL$max_day,   xtick_at = waiver(),   line_col_list = list(     line_col = ADAE$AESER,     line_col_legend = \"Serious\",     line_col_opt = c(\"blue\", \"green\")   ),   line_width = 1,   arrow_size = 0.1,   no_enddate_extention = 0,   marker_col_list = list(     marker_col = factor(ADAE$AETOXGR),     marker_col_opt = c(\"3\" = \"yellow\", \"4\" = \"red\"),     marker_col_legend = NULL   ),   marker_shape_list = list(     marker_shape = NULL,     marker_shape_opt = NULL,     marker_shape_legend = \"Grade\"   ),   show_days_label = TRUE,   xlim = c(-28, ADSL$max_day),   xlab = \"Study Day\",   title = paste(\"Patient Profile: \", ADSL$USUBJID) ) p2   # Example 3 Tumor Response \"ADRS\" ADRS <- osprey::rADRS %>%   select(USUBJID, STUDYID, PARAMCD, PARAM, AVALC, AVAL, ADY, ADTM) ADRS <- left_join(ADSL, ADRS, by = c(\"USUBJID\", \"STUDYID\")) p3 <- patient_domain_profile(   domain = \"Tumor Response (ADRS)\",   var_names = ADRS$PARAMCD,   marker_pos = ADRS$ADY,   arrow_end = ADSL$max_day,   xtick_at = waiver(),   line_col_list = NULL,   line_width = 1,   arrow_size = 0.1,   no_enddate_extention = 0,   marker_col_list = list(     marker_col = factor(ADRS$AVALC),     marker_col_opt = c(       \"CR\" = \"green\", \"PR\" = \"blue\",       \"SD\" = \"yellow\", \"PD\" = \"red\", \"NE\" = \"pink\",       \"Y\" = \"lightblue\", \"N\" = \"darkred\"     ),     marker_col_legend = NULL   ),   marker_shape_list = list(     marker_shape = factor(ADRS$AVALC),     marker_shape_opt = c(       \"CR\" = 21, \"PR\" = 24,       \"SD\" = 23, \"PD\" = 22, \"NE\" = 14,       \"Y\" = 11, \"N\" = 8     ),     marker_shape_legend = \"Response\"   ),   show_days_label = TRUE,   xlim = c(-28, ADSL$max_day),   xlab = \"Study Day\",   title = paste(\"Patient Profile: \", ADSL$USUBJID) ) p3   # Example 4 Concomitant Med \"ADCM\" ADCM <- osprey::rADCM %>%   select(USUBJID, STUDYID, ASTDTM, AENDTM, CMDECOD, ASTDY, AENDY) ADCM <- left_join(ADSL, ADCM, by = c(\"USUBJID\", \"STUDYID\")) p4 <- patient_domain_profile(   domain = \"Concomitant Med (ADCM)\",   var_names = ADCM$CMDECOD,   marker_pos = ADCM[, c(\"ASTDY\", \"AENDY\")],   arrow_end = ADSL$max_day,   xtick_at = waiver(),   line_col_list = list(line_col_opt = \"orange\"),   line_width = 1,   arrow_size = 0.1,   no_enddate_extention = 50,   marker_col_list = list(marker_col_opt = \"orange\"),   marker_shape_list = NULL,   show_days_label = TRUE,   xlim = c(-28, ADSL$max_day),   xlab = \"Study Day\",   title = paste(\"Patient Profile: \", ADSL$USUBJID) ) p4   # Example 5 Laboratory \"ADLB\" ADLB <- osprey::rADLB %>%   select(     USUBJID, STUDYID, LBSEQ, PARAMCD, BASETYPE,     ADTM, ADY, ATPTN, AVISITN, LBTESTCD, ANRIND   ) ADLB <- left_join(ADSL, ADLB, by = c(\"USUBJID\", \"STUDYID\"))  ADLB <- ADLB %>%   group_by(USUBJID) %>%   mutate(ANRIND = factor(ANRIND, levels = c(\"LOW\", \"NORMAL\", \"HIGH\")))  p5 <- patient_domain_profile(   domain = \"Laboratory (ADLB)\",   var_names = ADLB$LBTESTCD,   marker_pos = ADLB$ADY,   arrow_end = ADSL$max_day,   xtick_at = waiver(),   line_col_list = NULL,   line_width = 1,   arrow_size = 0.1,   no_enddate_extention = 0,   marker_col_list = list(     marker_col = factor(ADLB$ANRIND),     marker_col_opt = c(       \"HIGH\" = \"red\", \"LOW\" = \"blue\",       \"NORMAL\" = \"green\", \"NA\" = \"green\"     )   ),   marker_shape_list = list(     marker_shape = factor(ADLB$ANRIND),     marker_shape_opt = c(       \"HIGH\" = 24, \"LOW\" = 25,       \"NORMAL\" = 23, \"NA\" = 23     ),     marker_shape_legend = \"Labs Abnormality\"   ),   show_days_label = TRUE,   xlim = c(-30, ADSL$max_day),   xlab = \"Study Day\",   title = paste(\"Patient Profile: \", ADSL$USUBJID) ) p5"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/rADAE.html","id":null,"dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Random adverse events — rADAE","title":"Random adverse events — rADAE","text":"Random adverse events","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/rADAE.html","id":"ref-usage","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Usage","title":"Random adverse events — 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TRT02SDTM, TRT02EDTM, AP01SDTM, AP01EDTM, AP02SDTM, AP02EDTM, #> EOSSTT, EOTSTT, EOSDT, EOSDY, DCSREAS, DTHDT, DTHCAUS, DTHCAT, LDDTHELD, #> LDDTHGR1, LSTALVDT, DTHADY, ADTHAUT)`  ANL %>%   dplyr::filter(ANL01FL == \"Y\" & PARAMCD == \"SLDINV\") %>%   spiderplot_simple(group_col = \"SEX\", days = \"ADY\", mes_value = \"AVAL\") #> Warning: All aesthetics have length 1, but the data has 60 rows. #> ℹ Please consider using `annotate()` or provide this layer with data containing #>   a single row. #> Warning: All aesthetics have length 1, but the data has 60 rows. #> ℹ Please consider using `annotate()` or provide this layer with data containing #>   a single row. #> Warning: All aesthetics have length 1, but the data has 15 rows. #> ℹ Please consider using `annotate()` or provide this layer with data containing #>   a single row."},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/stream_filter.html","id":null,"dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Applies STREAM style filtering to datasets — stream_filter","title":"Applies STREAM style filtering to datasets — stream_filter","text":"One slref anl need specified. conversion SAS code filters dataset may work cases. case failure sensible error message returned.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/stream_filter.html","id":"ref-usage","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Usage","title":"Applies STREAM style filtering to datasets — stream_filter","text":"","code":"stream_filter(   slref = NULL,   anl = NULL,   filters,   suffix,   slref_keep = NULL,   usubjid = \"USUBJID\" )"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/stream_filter.html","id":"arguments","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Arguments","title":"Applies STREAM style filtering to datasets — stream_filter","text":"slref subject level data frame (typically ADSL) anl analysis data frame filters name filters dataset suffix suffix apply quotes (e.g. \"ITT_PFSINV\") slref_keep Variables keep slref (e.g. c(\"REGION\", \"SEX\")) usubjid unique subject identifier variable quotes (e.g. \"USUBJID\")","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/stream_filter.html","id":"value","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Value","title":"Applies STREAM style filtering to datasets — stream_filter","text":"dataframe object","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/stream_filter.html","id":"author","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Author","title":"Applies STREAM style filtering to datasets — stream_filter","text":"Iain Bennett","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/stream_filter.html","id":"ref-examples","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Examples","title":"Applies STREAM style filtering to datasets — stream_filter","text":"","code":"ADSL <- osprey::rADSL ADTTE <- osprey::rADTTE filters <- as.data.frame(rbind(   c(ID = \"IT\", FLTTARGET = \"SLREF\", FLTWHERE = \"where 1 eq 1\"),   c(ID = \"BIO\", FLTTARGET = \"SLREF\", FLTWHERE = \"where BMRKR1 ge 4.3\"),   c(ID = \"M\", FLTTARGET = \"SLREF\", FLTWHERE = \"where SEX eq 'M'\"),   c(ID = \"PFS\", FLTTARGET = \"ANL\", FLTWHERE = \"where PARAMCD eq 'PFS'\"),   c(ID = \"OS\", FLTTARGET = \"ANL\", FLTWHERE = \"where PARAMCD eq 'OS'\") ))  ANL <- stream_filter(   slref = ADSL,   anl = ADTTE,   suffix = \"IT_PFS_BIO\",   filters = filters ) #>  #> Filter IT applied  #> SAS code: where 1 eq 1  #> was converted to #> R code:   1 == 1   #> 400 of 400 observations selected from SLREF  #>  #> Filter PFS applied  #> SAS code: where PARAMCD eq 'PFS'  #> was converted to #> R code:   PARAMCD == 'PFS'   #> 400 of 2000 observations selected from ANL  #>  #> Filter BIO applied  #> SAS code: where BMRKR1 ge 4.3  #> was converted to #> R code:   BMRKR1 >= 4.3   #> 231 of 400 observations selected from SLREF  #>  #> Suffix IT_PFS_BIO was applied #> 231 of 2000 observations selected from ANL"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/stream_filter_convwhere.html","id":null,"dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Convert SAS code to R code — stream_filter_convwhere","title":"Convert SAS code to R code — stream_filter_convwhere","text":"convert following SAS operators: eq, =, le, lt, ge, gt, index convert following logic: , , () convert unquoted values upper case (assumed variable names) quoted values returned single quotes - may fail quotes within quotes","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/stream_filter_convwhere.html","id":"ref-usage","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Usage","title":"Convert SAS code to R code — stream_filter_convwhere","text":"","code":"stream_filter_convwhere(x)"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/stream_filter_convwhere.html","id":"arguments","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Arguments","title":"Convert SAS code to R code — stream_filter_convwhere","text":"x character string SAS code","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/stream_filter_convwhere.html","id":"value","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Value","title":"Convert SAS code to R code — stream_filter_convwhere","text":"character string R code","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/stream_filter_convwhere.html","id":"author","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Author","title":"Convert SAS code to R code — stream_filter_convwhere","text":"Iain 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functions","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/stream_filter_index.html","id":"ref-usage","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Usage","title":"Replicates the use of index function in SAS for logic options — stream_filter_index","text":"","code":"stream_filter_index(string1, string2)"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/stream_filter_index.html","id":"arguments","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Arguments","title":"Replicates the use of index function in SAS for logic options — stream_filter_index","text":"string1 string search within - can vector string2 string search - must length 1","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/stream_filter_index.html","id":"value","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Value","title":"Replicates the use of index function in SAS for logic options — stream_filter_index","text":"boolean 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theme_osprey","title":"this theme is used across many figures. can be safely removed if update the theme in each function — theme_osprey","text":"theme used across many figures. can safely removed update theme function theme used across many figures. can safely removed update theme function","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/theme_osprey.html","id":"ref-usage","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Usage","title":"this theme is used across many figures. can be safely removed if update the theme in each function — theme_osprey","text":"","code":"theme_osprey(axis_side = \"left\", fontsize = 4, blank = FALSE)  theme_osprey(axis_side = \"left\", fontsize = 4, blank = FALSE)"},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/reference/theme_osprey.html","id":"arguments","dir":"Reference","previous_headings":"","what":"Arguments","title":"this theme is used across many figures. can be safely removed if update the theme in each function — theme_osprey","text":"axis_side axis position fontsize font size 'mm' blank whether blank background grids borders","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/news/index.html","id":"osprey-01169012","dir":"Changelog","previous_headings":"","what":"osprey 0.1.16.9012","title":"osprey 0.1.16.9012","text":"Remove duplicated grob_part function. Replaced usage synthetic_cdisc_data random.cdisc.data","code":""},{"path":[]},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/news/index.html","id":"miscellaneous-0-1-16","dir":"Changelog","previous_headings":"","what":"Miscellaneous","title":"osprey 0.1.16","text":"Removed scda package dependency examples. Updated deprecated argument specification calls guides.","code":""},{"path":[]},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/news/index.html","id":"enhancements-0-1-15","dir":"Changelog","previous_headings":"","what":"Enhancements","title":"osprey 0.1.15","text":"Implemented nestcolor slight refactoring g_events_term_id, g_heat_bygrade, g_patient_profile, g_swimlane, g_waterfall. Added nestcolor examples without custom color manuals. Updated installation instructions README.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/news/index.html","id":"fixes-0-1-15","dir":"Changelog","previous_headings":"","what":"Fixes","title":"osprey 0.1.15","text":"Fixed failure g_patient_profile example.","code":""},{"path":[]},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/news/index.html","id":"miscellaneous-0-1-14","dir":"Changelog","previous_headings":"","what":"Miscellaneous","title":"osprey 0.1.14","text":"Added template pkgdown site. Moved tern imports suggests; now required function grobs2pdf. Removed dependency purrr.","code":""},{"path":[]},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/news/index.html","id":"miscellaneous-0-1-13","dir":"Changelog","previous_headings":"","what":"Miscellaneous","title":"osprey 0.1.13","text":"Removed rtables dependency. Functions imported packages now fully specified.","code":""},{"path":[]},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/news/index.html","id":"enhancements-0-1-12","dir":"Changelog","previous_headings":"","what":"Enhancements","title":"osprey 0.1.12","text":"Modified g_swimlane plot expand y-axis range based vertical line inputs.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/news/index.html","id":"breaking-changes-0-1-12","dir":"Changelog","previous_headings":"","what":"Breaking changes","title":"osprey 0.1.12","text":"Renamed ylab, yref_line ytick_at arguments xlab, xref_line xtick_at g_swimlane refer x y axis.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/news/index.html","id":"miscellaneous-0-1-12","dir":"Changelog","previous_headings":"","what":"Miscellaneous","title":"osprey 0.1.12","text":"Updated R version requirement R >= 3.6. Removed dependency test.nest package. Removed dependency utils.nest package replaced functions equivalents checkmate package.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/news/index.html","id":"osprey-0111","dir":"Changelog","previous_headings":"","what":"osprey 0.1.11","title":"osprey 0.1.11","text":"Updated LICENCE README new package references. Fixed sort_by issue g_butterfly. Update example tests using scda synthetic data replace random.cdisc.data. Added error_on_lint: TRUE .lintr. Removed unneeded importFrom statements. Fixed bug g_swimlane incorrectly orders legend certain scenarios.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/news/index.html","id":"osprey-0110","dir":"Changelog","previous_headings":"","what":"osprey 0.1.10","title":"osprey 0.1.10","text":"Updated cleaned package internals.","code":""},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/news/index.html","id":"osprey-019","dir":"Changelog","previous_headings":"","what":"osprey 0.1.9","title":"osprey 0.1.9","text":"Added new plot function Heatmap Grade Plot g_heat_bygrade. Added new plot function Adverse Event Category Plot g_ae_sub.","code":""},{"path":[]},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/news/index.html","id":"miscellaneous-0-1-8","dir":"Changelog","previous_headings":"","what":"Miscellaneous","title":"osprey 0.1.8","text":"Set .lintr configuration file. Remove NA calculating max_day example.","code":""},{"path":[]},{"path":"https://insightsengineering.github.io/osprey/news/index.html","id":"bug-fixes-0-1-7","dir":"Changelog","previous_headings":"","what":"Bug fixes","title":"osprey 0.1.7","text":"Fixed issue g_waterfall simultaneous plot facet annotation labels. 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