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 niveau sujet, puis la structure BDS que partage tout jeu de données d’analyse au niveau paramètre, jusqu’au jeu de données de délai jusqu’à l’événement ADTTE — chacun une dérivation complète et exécutable sur des données pharmaverse publiques.

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SDTM (le Study Data Tabulation Model) tabule ce qui s’est passé dans l’essai ; ADaM (l’Analysis Data Model) le rend prêt pour l’analyse. Cette série construit les jeux de données CDISC (Clinical Data Interchange Standards Consortium) ADaM en R avec le package pharmaverse admiral — les dérivations mêmes qu’exécute un programmeur clinique pour partir des domaines sources SDTM standardisés et produire les jeux de données à partir desquels chaque tableau, listing et figure est calculé. Chaque leçon est une construction complète et exécutable sur des données pharmaverse publiques, pour que chaque ligne se reproduise. The runtime is the judge.

Le parcours suit la manière dont les jeux de données d’analyse sont réellement construits :

1. ADSL — le socle au niveau sujet — une ligne par sujet. Dérivez les variables de traitement, les flags de population (SAFFL, RANDFL), la disposition, et les tranches d’âge depuis les domaines SDTM DM/EX/DS avec admiral. Tout autre jeu de données ADaM réimporte ses variables clés d’ici, c’est pourquoi ADSL vient en premier.
2. ADLB et la structure BDS — la structure de données de base (Basic Data Structure) que partage tout jeu de données d’analyse de constatations : une ligne par sujet par paramètre par instant de mesure, organisée autour de PARAMCD/PARAM et AVAL. Construisez le jeu de données d’analyse de laboratoire (ADLB) — valeur à l’inclusion, changement par rapport à l’inclusion, et flags de plage de référence — et vous tenez la forme qui sous-tend ADVS, ADEG, et ADTTE également.
3. ADVS — signes vitaux et valeurs initiales par instant de mesure — le deuxième jeu de données de constatations, où un paramètre est mesuré à plusieurs positions au cours d’une même visite (couché vs debout pour la pression artérielle orthostatique). Ajoutez l’instant de mesure d’analyse (ATPT/ATPTN) et derive_basetype_records() pour que la valeur initiale et la variation par rapport à la valeur initiale soient calculées au sein de chaque position — la machinerie BASETYPE qu’ADLB avait différée.
4. ADAE — événements indésirables (OCCDS) — dérivez le jeu de données d’analyse des événements indésirables sur la structure de données d’occurrence (Occurrence Data Structure), le pendant événementiel de la BDS de constatations, avec marquage des événements survenus sous traitement.
5. ADTTE — délai jusqu’à l’événement — dérivez un jeu de données de délai jusqu’à l’événement conforme (PARAMCD, AVAL, la convention de censure CNSR 0/1) avec la fonction derive_param_tte() d’admiral, puis exécutez dessus une analyse de Kaplan-Meier.
6. ADaM piloté par les métadonnées — tout gouverner avec une seule spécification — les dérivations ci-dessus produisent les valeurs ; une spécification lisible par la machine gouverne la structure. Chargez une spécification ADaM avec metacore (depuis un Define-XML ou une feuille de calcul) et utilisez metatools pour l’appliquer et vérifier la conformité d’un jeu de données dérivé — variables présentes, terminologie contrôlée valide, colonnes ordonnées — de la même manière pour chaque jeu de données de l’étude.

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🟢 Avec un agent IA

Demandez à Prova « dans admiral, comment dériver un flag de population comme SAFFL sur ADSL, et pourquoi vit-il au niveau sujet ? » — elle répond en s’appuyant sur le standard CDISC ADaM et du code admiral exécutable, pour que la dérivation corresponde à votre étude, et non à un exemple générique. The runtime is the judge. Demandez à Prova →

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