Pharma & Clinique

La programmation des essais cliniques en R, telle que les soumissions sont réellement construites. Ce pilier enseigne le pharmaverse et le pipeline CDISC de bout en bout — des données brutes à la tabulation SDTM et aux jeux de données d’analyse ADaM, jusqu’aux tableaux, listings et figures (TLF) destinés à la FDA. Les fondations réglementaires et CDISC sont gratuites ; les séries pratiques SDTM, admiral et TLF s’appuient dessus.

La programmation clinique est la verticale à plus forte valeur de la science des données — et elle migre vers R. Ce pilier l’enseigne de façon pratique, axée sur les recettes : comment les mesures brutes d’un essai deviennent une soumission réglementaire, et les packages pharmaverse qui construisent chaque étape. Chaque standard est expliqué en langage clair, au regard du workflow que vous exécuterez réellement. The runtime is the judge.

A Kaplan-Meier survival curve comparing two treatment arms of a colon-cancer adjuvant-therapy trial (Observation vs Levamisole + 5-FU) — the canonical time-to-event figure (an ADTTE-driven TLF) at the heart of clinical-trial reporting, which this pillar teaches you to build in R.

La colonne vertébrale, c’est le pipeline CDISC (Clinical Data Interchange Standards Consortium) : cahiers d’observation (CRF) → tabulation SDTM (Study Data Tabulation Model) → jeux de données d’analyse ADaM (Analysis Data Model) → TLF (tableaux, listings et figures) → soumission. Commencez par les fondations — la carte, les régulateurs et les standards — avant les séries pratiques admiral et rtables/tern.

Les séries pratiques sont désormais en ligne — programmation SDTM, ADaM avec admiral, génération de TLF, validation & QC (double programmation, programmation défensive, qualification de package), les applications de revue clinique teal, assemblage du dossier de soumission (le dossier de données eCTD Module 5, l’export XPT, le Define-XML), et programmation clinique agentique (des workflows assistés par IA, conformes et auditables) — parcourez le pipeline complet ci-dessous.

Séries

 

Fondations réglementaires & CDISC

Démarrez la programmation clinique en R avec les fondations qui donnent du sens à tout le reste : comment les données d’essai circulent du CRF à la soumission, qui sont les…

Un strip plot des résultats de signes vitaux standardisés par sujet — le type de domaine SDTM Findings conforme dans lequel cette série mappe les données EDC brutes avec sdtm.oak.

Programmation SDTM

Mappez les données EDC cliniques brutes vers des domaines CDISC SDTM standardisés en R avec le package pharmaverse sdtm.oak. Cette série pratique construit un SDTM conforme…

Une courbe de survie de Kaplan-Meier comparant deux bras de traitement — l'analyse de délai jusqu'à l'événement qu'alimente un jeu de données ADTTE, la destination des dérivations ADaM que cette série enseigne en R avec admiral.

ADaM avec admiral

Transformez les tabulations CDISC SDTM en jeux de données ADaM prêts pour l’analyse en R avec le package pharmaverse admiral. Cette série pratique construit le socle ADSL au…

Un graphique de densité de la distribution des âges à l'inclusion par bras de traitement — le type de figure, aux côtés des tableaux démographiques, qu'un package de TLF cliniques rapporte à partir de données ADaM prêtes pour l'analyse.

Génération de TLF

Générez les tableaux, listings et figures (TLF) qui rapportent un essai clinique — en R, à partir de données ADaM prêtes pour l’analyse. Cette série pratique construit des…

Un graphique à deux barres des différences trouvées par diffdf sur deux passes de QC d'une dérivation ADaM : la première passe trouve 4 différences (orange), la seconde, après correction, en trouve 0 (azur) — la boucle « itérer jusqu'à zéro » qui valide un jeu de données clinique dérivé.

Validation, contrôle qualité et programmation défensive

Comment un jeu de données clinique dérivé gagne la confiance d’un régulateur. Cette série enseigne la discipline de validation et de contrôle qualité qui s’intercale entre «…

A schematic of a teal clinical review app — the shared filter panel and active-data summary, the module tabs (demographics, Kaplan-Meier, adverse events), the dataset chooser, and the Show-R-code reproducibility control — the interactive app you assemble from pre-built modules with teal.

Applications de revue clinique teal

Construisez des applications interactives de revue et d’exploration des données d’essais cliniques en R avec teal — le framework Shiny pharmaverse de Roche/NEST. Assemblez…

A labelled folder tree of an eCTD Module 5 clinical data package — SDTM and ADaM datasets as XPT files, a Define-XML per standard, the cSDRG and ADRG reviewer's guides, and the analysis programs — the deliverable this series assembles in R.

Submission Packaging

The last mile of clinical programming: turn validated ADaM datasets and TLF outputs into the package a regulator actually receives. This series builds the eCTD Module 5 data…

A grouped bar chart contrasting an AI-drafted per-arm subject count against the correct safety-population count — the AI draft silently understates every arm, and an independent QC gate catches it. The signature of compliant AI-assisted clinical programming: draft fast, then validate before use.

Agentic Clinical Programming

Use an AI copilot to draft clinical R code — ADaM derivations, XPT export, TLF code, Define-XML metadata, QC — the compliant way: every AI output stays unqualified until it…
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🟢 Avec un agent IA

Demandez à Prova « comment les données d’essai clinique circulent-elles du CRF vers SDTM, ADaM et TLF ? » — elle répond en s’appuyant sur du R exécutable et les standards CDISC, sans approximation, et vous aide à cartographier votre propre étude sur le pipeline. The runtime is the judge. Demandez à Prova →

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