simulate_trial.RdSimulates the cohort trial.
simulate_trial(
n_fin,
cohorts_start = 1,
composite = "or",
rr_comb1,
rr_plac1,
rr_comb2,
rr_plac2,
random_type = NULL,
random = FALSE,
correlation,
prob_comb1_rr = NULL,
prob_plac1_rr = NULL,
prob_comb2_rr = NULL,
prob_plac2_rr = NULL,
stage_data = FALSE,
cohort_random = NULL,
cohorts_max = 4,
sr_drugs_pos = 1,
sr_pats = cohorts_max * (n_fin + 3 * cohorts_max),
sr_first_pos = FALSE,
cohort_offset = 0,
sharing_type = "all",
safety_prob = 0,
cohorts_sim = Inf,
missing_prob = 0,
cohort_fixed = NULL,
accrual_type = "fixed",
accrual_param = 9,
hist_lag = 48,
analysis_times = c(0.5, 0.75, 1),
time_trend = time_trend,
...
)Sample size per cohort at final
Number of cohorts to start the platform with
Rule for deriving the composite endpoint. By default "or", otherwise "and"
Response rates of treatment, histology endpoint 1
Response rate of the SoC, histology endpoint 1
Response rates of treatment, histology endpoint 2
Response rate of the SoC, histology endpoint 2
How should the response rates be drawn randomly? Options are:
"absolute": Specify absolute response rates that will be drawn with a certain probability
"risk_difference": Specify absolute response rates for placebo which will be drawn randomly, plus specify vectors for absolute treatment effects of mono therapies over placebo and for combo over the mono therapies.
"risk_ratio": Specify absolute response rates for placebo which will be drawn randomly, plus specify vectors for relative treatment effects of mono therapies over placebo and for combo over the mono therapies.
"odds_ratios": Specify response rate for placebo, specify odds-ratios for mono therapies (via rr_back and rr_mono) and respective probabilities. On top, specify interaction for the combination therapy via rr_comb with prob_rr_comb.
Set: odds_combo = odds_plac * or_mono1 * or_mono2 * rr_comb. If rr_comb > 1 -> synergistic, if rr_comb = 1 -> additive. If rr_comb < 1 -> antagonistic. Default is "NULL".
Should the response rates of the arms be randomly drawn from rr_exp? Default is FALSE.
Correlation between histology endpoints
If random == TRUE, what are the probabilities with which the elements of rr_comb1 should be drawn?
If random == TRUE, what are the probabilities with which the elements of rr_plac1 should be drawn?
If random == TRUE, what are the probabilities with which the elements of rr_comb2 should be drawn?
If random == TRUE, what are the probabilities with which the elements of rr_plac2 should be drawn?
Should individual stage data be passed along? Default is TRUE
If not NULL, indicates that new arms/cohorts should be randomly started. For every timestep, there is a cohort_random probability that a new cohort will be started.
Maximum number of cohorts that are allowed to be added throughout the trial
Stopping rule for successful experimental arms; Default = 1
Stopping rule for total number of patients; Default = cohorts_max * n_fin + error term based on randomization
Stopping rule for first successful cohort; if TRUE, after first cohort was found to be successful, no further cohorts will be included but cohorts will finish evaluating, unless other stopping rules reached prior. Default is FALSE.
Minimum number of time between adding new cohorts
Which backbone and placebo data should be used for arm comparisons; Default is "all". Another option is "concurrent" or "dynamic" or "cohort".
Probability for a random stopping after every patient
Maximum number of cohorts that can run simultaneously
Probability for a missing value at final (independent of treatment)
If not NULL, fixed timesteps after which a cohort will be included
Type of patient accrual; choices are "fixed", "poisson" or "exponential"
Parameter used for patient accrual
Time until histology outcome is observed
Vector of information fractions needed for first interim, second interim and final
Additive term by which response rates increase at every time step
Further arguments to be passed to decision function, such as decision making criteria
List containing: Responses and patients on experimental and control arm, total treatment successes and failures and final p-value
random <- TRUE
rr_comb1 <- 0.10
prob_comb1_rr <- 1
rr_comb2 <- 0.45
prob_comb2_rr <- 1
rr_plac1 <- 0.10
prob_plac1_rr <- 1
rr_plac2 <- 0.20
prob_plac2_rr <- 1
correlation <- 0.8
cohorts_start <- 2
cohorts_max <- 5
safety_prob <- 0
sharing_type <- "concurrent"
sr_drugs_pos <- 5
sr_first_pos <- FALSE
n_fin <- 100
stage_data <- TRUE
cohort_random <- 0.01
cohort_offset <- 0
cohorts_sim <- Inf
random_type <- "absolute"
missing_prob <- 0.2
cohort_fixed <- 5
hist_lag <- 48
analysis_times <- c(0.5, 0.75, 1)
accrual_type <- "fixed"
accrual_param <- 9
time_trend <- 0.001
composite <- "or"
# Comparison IA1
Bayes_Sup11 <- matrix(nrow = 2, ncol = 2)
Bayes_Sup11[1,] <- c(0.00, 0.95)
Bayes_Sup11[2,] <- c(0.10, 0.80)
# Comparison IA2
Bayes_Sup12 <- matrix(nrow = 2, ncol = 2)
Bayes_Sup12[1,] <- c(0.00, 0.95)
Bayes_Sup12[2,] <- c(0.10, 0.80)
# Comparison IA3
Bayes_Sup13 <- matrix(nrow = 2, ncol = 2)
Bayes_Sup13[1,] <- c(0.00, 0.95)
Bayes_Sup13[2,] <- c(0.10, 0.80)
Bayes_Sup1 <- Bayes_Sup2 <- list(list(Bayes_Sup11), list(Bayes_Sup12), list(Bayes_Sup13))
# Comparison IA1
Bayes_Fut11 <- matrix(nrow = 1, ncol = 2)
Bayes_Fut11[1,] <- c(0.00, 0.20)
# Comparison IA2
Bayes_Fut12 <- matrix(nrow = 1, ncol = 2)
Bayes_Fut12[1,] <- c(0.00, 0.30)
# Comparison IA3
Bayes_Fut13 <- matrix(nrow = 1, ncol = 2)
Bayes_Fut13[1,] <- c(NA, NA)
# Endpoint 1+2
Bayes_Fut1 <- Bayes_Fut2 <- list(list(Bayes_Fut11), list(Bayes_Fut12), list(Bayes_Fut13))
simulate_trial(
n_fin = n_fin, random_type = random_type, composite = composite,
rr_comb1 = rr_comb1, rr_comb2 = rr_comb2, rr_plac1 = rr_plac1, rr_plac2 = rr_plac2,
random = random, prob_comb1_rr = prob_comb1_rr, prob_comb2_rr = prob_comb2_rr,
prob_plac1_rr = prob_plac1_rr, prob_plac2_rr = prob_plac2_rr, correlation = correlation,
stage_data = stage_data, cohort_random = cohort_random, cohorts_max = cohorts_max,
sr_drugs_pos = sr_drugs_pos, sharing_type = sharing_type, Bayes_Fut1 = Bayes_Fut1,
safety_prob = safety_prob, Bayes_Sup1 = Bayes_Sup1, Bayes_Sup2 = Bayes_Sup2,
cohort_offset = cohort_offset, sr_first_pos = sr_first_pos, Bayes_Fut2 = Bayes_Fut2,
missing_prob = missing_prob, cohort_fixed = cohort_fixed, accrual_type = accrual_type,
accrual_param = accrual_param, hist_lag = hist_lag, analysis_times = analysis_times,
time_trend = time_trend, cohorts_start = cohorts_start, cohorts_sim = cohorts_sim
)
#> $Trial_Overview
#> $Trial_Overview$Decision
#> Cohort1 Cohort2 Cohort3 Cohort4 Cohort5
#> [1,] "GO_SUP" "GO_SUP" "GO_SUP" "CONTINUE" "GO_SUP"
#> [2,] "GO_SUP" "GO_SUP" "GO_SUP" "CONTINUE" "GO_SUP"
#> [3,] "GO_SUP" "GO_SUP" "GO_SUP" "STOP_N" "GO_SUP"
#>
#> $Trial_Overview$Start_N
#> Cohort1 Cohort2 Cohort3 Cohort4 Cohort5
#> 0 0 45 90 135
#>
#> $Trial_Overview$Start_Time
#> Cohort1 Cohort2 Cohort3 Cohort4 Cohort5
#> 0 0 5 10 15
#>
#> $Trial_Overview$RR_Comb1
#> Cohort1 Cohort2 Cohort3 Cohort4 Cohort5
#> 0.100 0.100 0.100 0.100 0.100
#> [1,] 0.101 0.101 0.101 0.101 0.101
#> [1,] 0.102 0.102 0.102 0.102 0.102
#> [1,] 0.103 0.103 0.103 0.103 0.103
#> [1,] 0.104 0.104 0.104 0.104 0.104
#> [1,] 0.105 0.105 0.105 0.105 0.105
#> [1,] 0.106 0.106 0.106 0.106 0.106
#> [1,] 0.107 0.107 0.107 0.107 0.107
#> [1,] 0.108 0.108 0.108 0.108 0.108
#> [1,] 0.109 0.109 0.109 0.109 0.109
#> [1,] 0.110 0.110 0.110 0.110 0.110
#> [1,] 0.111 0.111 0.111 0.111 0.111
#> [1,] 0.112 0.112 0.112 0.112 0.112
#> [1,] 0.113 0.113 0.113 0.113 0.113
#> [1,] 0.114 0.114 0.114 0.114 0.114
#> [1,] 0.115 0.115 0.115 0.115 0.115
#> [1,] 0.116 0.116 0.116 0.116 0.116
#> [1,] 0.117 0.117 0.117 0.117 0.117
#> [1,] 0.118 0.118 0.118 0.118 0.118
#> [1,] 0.119 0.119 0.119 0.119 0.119
#> [1,] 0.120 0.120 0.120 0.120 0.120
#> [1,] 0.121 0.121 0.121 0.121 0.121
#> [1,] 0.122 0.122 0.122 0.122 0.122
#> [1,] 0.123 0.123 0.123 0.123 0.123
#> [1,] 0.124 0.124 0.124 0.124 0.124
#> [1,] 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125
#> [1,] 0.126 0.126 0.126 0.126 0.126
#> [1,] 0.127 0.127 0.127 0.127 0.127
#> [1,] 0.128 0.128 0.128 0.128 0.128
#> [1,] 0.129 0.129 0.129 0.129 0.129
#> [1,] 0.130 0.130 0.130 0.130 0.130
#> [1,] 0.131 0.131 0.131 0.131 0.131
#> [1,] 0.132 0.132 0.132 0.132 0.132
#> [1,] 0.133 0.133 0.133 0.133 0.133
#> [1,] 0.134 0.134 0.134 0.134 0.134
#> [1,] 0.135 0.135 0.135 0.135 0.135
#> [1,] 0.136 0.136 0.136 0.136 0.136
#> [1,] 0.137 0.137 0.137 0.137 0.137
#> [1,] 0.138 0.138 0.138 0.138 0.138
#> [1,] 0.139 0.139 0.139 0.139 0.139
#> [1,] 0.140 0.140 0.140 0.140 0.140
#> [1,] 0.141 0.141 0.141 0.141 0.141
#> [1,] 0.142 0.142 0.142 0.142 0.142
#> [1,] 0.143 0.143 0.143 0.143 0.143
#> [1,] 0.144 0.144 0.144 0.144 0.144
#> [1,] 0.145 0.145 0.145 0.145 0.145
#> [1,] 0.146 0.146 0.146 0.146 0.146
#> [1,] 0.147 0.147 0.147 0.147 0.147
#> [1,] 0.148 0.148 0.148 0.148 0.148
#> [1,] 0.149 0.149 0.149 0.149 0.149
#> [1,] 0.150 0.150 0.150 0.150 0.150
#> [1,] 0.151 0.151 0.151 0.151 0.151
#> [1,] 0.152 0.152 0.152 0.152 0.152
#> [1,] 0.153 0.153 0.153 0.153 0.153
#> [1,] 0.154 0.154 0.154 0.154 0.154
#> [1,] 0.155 0.155 0.155 0.155 0.155
#> [1,] 0.156 0.156 0.156 0.156 0.156
#> [1,] 0.157 0.157 0.157 0.157 0.157
#> [1,] 0.158 0.158 0.158 0.158 0.158
#> [1,] 0.159 0.159 0.159 0.159 0.159
#> [1,] 0.160 0.160 0.160 0.160 0.160
#> [1,] 0.161 0.161 0.161 0.161 0.161
#> [1,] 0.162 0.162 0.162 0.162 0.162
#> [1,] 0.163 0.163 0.163 0.163 0.163
#> [1,] 0.164 0.164 0.164 0.164 0.164
#> [1,] 0.165 0.165 0.165 0.165 0.165
#> [1,] 0.166 0.166 0.166 0.166 0.166
#> [1,] 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167
#> [1,] 0.168 0.168 0.168 0.168 0.168
#> [1,] 0.169 0.169 0.169 0.169 0.169
#> [1,] 0.170 0.170 0.170 0.170 0.170
#> [1,] 0.171 0.171 0.171 0.171 0.171
#> [1,] 0.172 0.172 0.172 0.172 0.172
#> [1,] 0.173 0.173 0.173 0.173 0.173
#> [1,] 0.174 0.174 0.174 0.174 0.174
#> [1,] 0.175 0.175 0.175 0.175 0.175
#> [1,] 0.176 0.176 0.176 0.176 0.176
#> [1,] 0.177 0.177 0.177 0.177 0.177
#> [1,] 0.178 0.178 0.178 0.178 0.178
#> [1,] 0.179 0.179 0.179 0.179 0.179
#> [1,] 0.180 0.180 0.180 0.180 0.180
#> [1,] 0.181 0.181 0.181 0.181 0.181
#> [1,] 0.182 0.182 0.182 0.182 0.182
#> [1,] 0.183 0.183 0.183 0.183 0.183
#> [1,] 0.184 0.184 0.184 0.184 0.184
#> [1,] 0.185 0.185 0.185 0.185 0.185
#> [1,] 0.186 0.186 0.186 0.186 0.186
#> [1,] 0.187 0.187 0.187 0.187 0.187
#> [1,] 0.188 0.188 0.188 0.188 0.188
#> [1,] 0.189 0.189 0.189 0.189 0.189
#> [1,] 0.190 0.190 0.190 0.190 0.190
#> [1,] 0.191 0.191 0.191 0.191 0.191
#> [1,] 0.192 0.192 0.192 0.192 0.192
#> [1,] 0.193 0.193 0.193 0.193 0.193
#> [1,] 0.194 0.194 0.194 0.194 0.194
#> [1,] 0.195 0.195 0.195 0.195 0.195
#> [1,] 0.196 0.196 0.196 0.196 0.196
#> [1,] 0.197 0.197 0.197 0.197 0.197
#> [1,] 0.198 0.198 0.198 0.198 0.198
#> [1,] 0.199 0.199 0.199 0.199 0.199
#> [1,] 0.200 0.200 0.200 0.200 0.200
#> [1,] 0.201 0.201 0.201 0.201 0.201
#> [1,] 0.202 0.202 0.202 0.202 0.202
#>
#> $Trial_Overview$RR_Comb2
#> Cohort1 Cohort2 Cohort3 Cohort4 Cohort5
#> 0.450 0.450 0.450 0.450 0.450
#> [1,] 0.451 0.451 0.451 0.451 0.451
#> [1,] 0.452 0.452 0.452 0.452 0.452
#> [1,] 0.453 0.453 0.453 0.453 0.453
#> [1,] 0.454 0.454 0.454 0.454 0.454
#> [1,] 0.455 0.455 0.455 0.455 0.455
#> [1,] 0.456 0.456 0.456 0.456 0.456
#> [1,] 0.457 0.457 0.457 0.457 0.457
#> [1,] 0.458 0.458 0.458 0.458 0.458
#> [1,] 0.459 0.459 0.459 0.459 0.459
#> [1,] 0.460 0.460 0.460 0.460 0.460
#> [1,] 0.461 0.461 0.461 0.461 0.461
#> [1,] 0.462 0.462 0.462 0.462 0.462
#> [1,] 0.463 0.463 0.463 0.463 0.463
#> [1,] 0.464 0.464 0.464 0.464 0.464
#> [1,] 0.465 0.465 0.465 0.465 0.465
#> [1,] 0.466 0.466 0.466 0.466 0.466
#> [1,] 0.467 0.467 0.467 0.467 0.467
#> [1,] 0.468 0.468 0.468 0.468 0.468
#> [1,] 0.469 0.469 0.469 0.469 0.469
#> [1,] 0.470 0.470 0.470 0.470 0.470
#> [1,] 0.471 0.471 0.471 0.471 0.471
#> [1,] 0.472 0.472 0.472 0.472 0.472
#> [1,] 0.473 0.473 0.473 0.473 0.473
#> [1,] 0.474 0.474 0.474 0.474 0.474
#> [1,] 0.475 0.475 0.475 0.475 0.475
#> [1,] 0.476 0.476 0.476 0.476 0.476
#> [1,] 0.477 0.477 0.477 0.477 0.477
#> [1,] 0.478 0.478 0.478 0.478 0.478
#> [1,] 0.479 0.479 0.479 0.479 0.479
#> [1,] 0.480 0.480 0.480 0.480 0.480
#> [1,] 0.481 0.481 0.481 0.481 0.481
#> [1,] 0.482 0.482 0.482 0.482 0.482
#> [1,] 0.483 0.483 0.483 0.483 0.483
#> [1,] 0.484 0.484 0.484 0.484 0.484
#> [1,] 0.485 0.485 0.485 0.485 0.485
#> [1,] 0.486 0.486 0.486 0.486 0.486
#> [1,] 0.487 0.487 0.487 0.487 0.487
#> [1,] 0.488 0.488 0.488 0.488 0.488
#> [1,] 0.489 0.489 0.489 0.489 0.489
#> [1,] 0.490 0.490 0.490 0.490 0.490
#> [1,] 0.491 0.491 0.491 0.491 0.491
#> [1,] 0.492 0.492 0.492 0.492 0.492
#> [1,] 0.493 0.493 0.493 0.493 0.493
#> [1,] 0.494 0.494 0.494 0.494 0.494
#> [1,] 0.495 0.495 0.495 0.495 0.495
#> [1,] 0.496 0.496 0.496 0.496 0.496
#> [1,] 0.497 0.497 0.497 0.497 0.497
#> [1,] 0.498 0.498 0.498 0.498 0.498
#> [1,] 0.499 0.499 0.499 0.499 0.499
#> [1,] 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500
#> [1,] 0.501 0.501 0.501 0.501 0.501
#> [1,] 0.502 0.502 0.502 0.502 0.502
#> [1,] 0.503 0.503 0.503 0.503 0.503
#> [1,] 0.504 0.504 0.504 0.504 0.504
#> [1,] 0.505 0.505 0.505 0.505 0.505
#> [1,] 0.506 0.506 0.506 0.506 0.506
#> [1,] 0.507 0.507 0.507 0.507 0.507
#> [1,] 0.508 0.508 0.508 0.508 0.508
#> [1,] 0.509 0.509 0.509 0.509 0.509
#> [1,] 0.510 0.510 0.510 0.510 0.510
#> [1,] 0.511 0.511 0.511 0.511 0.511
#> [1,] 0.512 0.512 0.512 0.512 0.512
#> [1,] 0.513 0.513 0.513 0.513 0.513
#> [1,] 0.514 0.514 0.514 0.514 0.514
#> [1,] 0.515 0.515 0.515 0.515 0.515
#> [1,] 0.516 0.516 0.516 0.516 0.516
#> [1,] 0.517 0.517 0.517 0.517 0.517
#> [1,] 0.518 0.518 0.518 0.518 0.518
#> [1,] 0.519 0.519 0.519 0.519 0.519
#> [1,] 0.520 0.520 0.520 0.520 0.520
#> [1,] 0.521 0.521 0.521 0.521 0.521
#> [1,] 0.522 0.522 0.522 0.522 0.522
#> [1,] 0.523 0.523 0.523 0.523 0.523
#> [1,] 0.524 0.524 0.524 0.524 0.524
#> [1,] 0.525 0.525 0.525 0.525 0.525
#> [1,] 0.526 0.526 0.526 0.526 0.526
#> [1,] 0.527 0.527 0.527 0.527 0.527
#> [1,] 0.528 0.528 0.528 0.528 0.528
#> [1,] 0.529 0.529 0.529 0.529 0.529
#> [1,] 0.530 0.530 0.530 0.530 0.530
#> [1,] 0.531 0.531 0.531 0.531 0.531
#> [1,] 0.532 0.532 0.532 0.532 0.532
#> [1,] 0.533 0.533 0.533 0.533 0.533
#> [1,] 0.534 0.534 0.534 0.534 0.534
#> [1,] 0.535 0.535 0.535 0.535 0.535
#> [1,] 0.536 0.536 0.536 0.536 0.536
#> [1,] 0.537 0.537 0.537 0.537 0.537
#> [1,] 0.538 0.538 0.538 0.538 0.538
#> [1,] 0.539 0.539 0.539 0.539 0.539
#> [1,] 0.540 0.540 0.540 0.540 0.540
#> [1,] 0.541 0.541 0.541 0.541 0.541
#> [1,] 0.542 0.542 0.542 0.542 0.542
#> [1,] 0.543 0.543 0.543 0.543 0.543
#> [1,] 0.544 0.544 0.544 0.544 0.544
#> [1,] 0.545 0.545 0.545 0.545 0.545
#> [1,] 0.546 0.546 0.546 0.546 0.546
#> [1,] 0.547 0.547 0.547 0.547 0.547
#> [1,] 0.548 0.548 0.548 0.548 0.548
#> [1,] 0.549 0.549 0.549 0.549 0.549
#> [1,] 0.550 0.550 0.550 0.550 0.550
#> [1,] 0.551 0.551 0.551 0.551 0.551
#> [1,] 0.552 0.552 0.552 0.552 0.552
#>
#> $Trial_Overview$RR_Plac1
#> Cohort1 Cohort2 Cohort3 Cohort4 Cohort5
#> 0.100 0.100 0.100 0.100 0.100
#> [1,] 0.101 0.101 0.101 0.101 0.101
#> [1,] 0.102 0.102 0.102 0.102 0.102
#> [1,] 0.103 0.103 0.103 0.103 0.103
#> [1,] 0.104 0.104 0.104 0.104 0.104
#> [1,] 0.105 0.105 0.105 0.105 0.105
#> [1,] 0.106 0.106 0.106 0.106 0.106
#> [1,] 0.107 0.107 0.107 0.107 0.107
#> [1,] 0.108 0.108 0.108 0.108 0.108
#> [1,] 0.109 0.109 0.109 0.109 0.109
#> [1,] 0.110 0.110 0.110 0.110 0.110
#> [1,] 0.111 0.111 0.111 0.111 0.111
#> [1,] 0.112 0.112 0.112 0.112 0.112
#> [1,] 0.113 0.113 0.113 0.113 0.113
#> [1,] 0.114 0.114 0.114 0.114 0.114
#> [1,] 0.115 0.115 0.115 0.115 0.115
#> [1,] 0.116 0.116 0.116 0.116 0.116
#> [1,] 0.117 0.117 0.117 0.117 0.117
#> [1,] 0.118 0.118 0.118 0.118 0.118
#> [1,] 0.119 0.119 0.119 0.119 0.119
#> [1,] 0.120 0.120 0.120 0.120 0.120
#> [1,] 0.121 0.121 0.121 0.121 0.121
#> [1,] 0.122 0.122 0.122 0.122 0.122
#> [1,] 0.123 0.123 0.123 0.123 0.123
#> [1,] 0.124 0.124 0.124 0.124 0.124
#> [1,] 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125
#> [1,] 0.126 0.126 0.126 0.126 0.126
#> [1,] 0.127 0.127 0.127 0.127 0.127
#> [1,] 0.128 0.128 0.128 0.128 0.128
#> [1,] 0.129 0.129 0.129 0.129 0.129
#> [1,] 0.130 0.130 0.130 0.130 0.130
#> [1,] 0.131 0.131 0.131 0.131 0.131
#> [1,] 0.132 0.132 0.132 0.132 0.132
#> [1,] 0.133 0.133 0.133 0.133 0.133
#> [1,] 0.134 0.134 0.134 0.134 0.134
#> [1,] 0.135 0.135 0.135 0.135 0.135
#> [1,] 0.136 0.136 0.136 0.136 0.136
#> [1,] 0.137 0.137 0.137 0.137 0.137
#> [1,] 0.138 0.138 0.138 0.138 0.138
#> [1,] 0.139 0.139 0.139 0.139 0.139
#> [1,] 0.140 0.140 0.140 0.140 0.140
#> [1,] 0.141 0.141 0.141 0.141 0.141
#> [1,] 0.142 0.142 0.142 0.142 0.142
#> [1,] 0.143 0.143 0.143 0.143 0.143
#> [1,] 0.144 0.144 0.144 0.144 0.144
#> [1,] 0.145 0.145 0.145 0.145 0.145
#> [1,] 0.146 0.146 0.146 0.146 0.146
#> [1,] 0.147 0.147 0.147 0.147 0.147
#> [1,] 0.148 0.148 0.148 0.148 0.148
#> [1,] 0.149 0.149 0.149 0.149 0.149
#> [1,] 0.150 0.150 0.150 0.150 0.150
#> [1,] 0.151 0.151 0.151 0.151 0.151
#> [1,] 0.152 0.152 0.152 0.152 0.152
#> [1,] 0.153 0.153 0.153 0.153 0.153
#> [1,] 0.154 0.154 0.154 0.154 0.154
#> [1,] 0.155 0.155 0.155 0.155 0.155
#> [1,] 0.156 0.156 0.156 0.156 0.156
#> [1,] 0.157 0.157 0.157 0.157 0.157
#> [1,] 0.158 0.158 0.158 0.158 0.158
#> [1,] 0.159 0.159 0.159 0.159 0.159
#> [1,] 0.160 0.160 0.160 0.160 0.160
#> [1,] 0.161 0.161 0.161 0.161 0.161
#> [1,] 0.162 0.162 0.162 0.162 0.162
#> [1,] 0.163 0.163 0.163 0.163 0.163
#> [1,] 0.164 0.164 0.164 0.164 0.164
#> [1,] 0.165 0.165 0.165 0.165 0.165
#> [1,] 0.166 0.166 0.166 0.166 0.166
#> [1,] 0.167 0.167 0.167 0.167 0.167
#> [1,] 0.168 0.168 0.168 0.168 0.168
#> [1,] 0.169 0.169 0.169 0.169 0.169
#> [1,] 0.170 0.170 0.170 0.170 0.170
#> [1,] 0.171 0.171 0.171 0.171 0.171
#> [1,] 0.172 0.172 0.172 0.172 0.172
#> [1,] 0.173 0.173 0.173 0.173 0.173
#> [1,] 0.174 0.174 0.174 0.174 0.174
#> [1,] 0.175 0.175 0.175 0.175 0.175
#> [1,] 0.176 0.176 0.176 0.176 0.176
#> [1,] 0.177 0.177 0.177 0.177 0.177
#> [1,] 0.178 0.178 0.178 0.178 0.178
#> [1,] 0.179 0.179 0.179 0.179 0.179
#> [1,] 0.180 0.180 0.180 0.180 0.180
#> [1,] 0.181 0.181 0.181 0.181 0.181
#> [1,] 0.182 0.182 0.182 0.182 0.182
#> [1,] 0.183 0.183 0.183 0.183 0.183
#> [1,] 0.184 0.184 0.184 0.184 0.184
#> [1,] 0.185 0.185 0.185 0.185 0.185
#> [1,] 0.186 0.186 0.186 0.186 0.186
#> [1,] 0.187 0.187 0.187 0.187 0.187
#> [1,] 0.188 0.188 0.188 0.188 0.188
#> [1,] 0.189 0.189 0.189 0.189 0.189
#> [1,] 0.190 0.190 0.190 0.190 0.190
#> [1,] 0.191 0.191 0.191 0.191 0.191
#> [1,] 0.192 0.192 0.192 0.192 0.192
#> [1,] 0.193 0.193 0.193 0.193 0.193
#> [1,] 0.194 0.194 0.194 0.194 0.194
#> [1,] 0.195 0.195 0.195 0.195 0.195
#> [1,] 0.196 0.196 0.196 0.196 0.196
#> [1,] 0.197 0.197 0.197 0.197 0.197
#> [1,] 0.198 0.198 0.198 0.198 0.198
#> [1,] 0.199 0.199 0.199 0.199 0.199
#> [1,] 0.200 0.200 0.200 0.200 0.200
#> [1,] 0.201 0.201 0.201 0.201 0.201
#> [1,] 0.202 0.202 0.202 0.202 0.202
#>
#> $Trial_Overview$RR_Plac2
#> Cohort1 Cohort2 Cohort3 Cohort4 Cohort5
#> 0.200 0.200 0.200 0.200 0.200
#> [1,] 0.201 0.201 0.201 0.201 0.201
#> [1,] 0.202 0.202 0.202 0.202 0.202
#> [1,] 0.203 0.203 0.203 0.203 0.203
#> [1,] 0.204 0.204 0.204 0.204 0.204
#> [1,] 0.205 0.205 0.205 0.205 0.205
#> [1,] 0.206 0.206 0.206 0.206 0.206
#> [1,] 0.207 0.207 0.207 0.207 0.207
#> [1,] 0.208 0.208 0.208 0.208 0.208
#> [1,] 0.209 0.209 0.209 0.209 0.209
#> [1,] 0.210 0.210 0.210 0.210 0.210
#> [1,] 0.211 0.211 0.211 0.211 0.211
#> [1,] 0.212 0.212 0.212 0.212 0.212
#> [1,] 0.213 0.213 0.213 0.213 0.213
#> [1,] 0.214 0.214 0.214 0.214 0.214
#> [1,] 0.215 0.215 0.215 0.215 0.215
#> [1,] 0.216 0.216 0.216 0.216 0.216
#> [1,] 0.217 0.217 0.217 0.217 0.217
#> [1,] 0.218 0.218 0.218 0.218 0.218
#> [1,] 0.219 0.219 0.219 0.219 0.219
#> [1,] 0.220 0.220 0.220 0.220 0.220
#> [1,] 0.221 0.221 0.221 0.221 0.221
#> [1,] 0.222 0.222 0.222 0.222 0.222
#> [1,] 0.223 0.223 0.223 0.223 0.223
#> [1,] 0.224 0.224 0.224 0.224 0.224
#> [1,] 0.225 0.225 0.225 0.225 0.225
#> [1,] 0.226 0.226 0.226 0.226 0.226
#> [1,] 0.227 0.227 0.227 0.227 0.227
#> [1,] 0.228 0.228 0.228 0.228 0.228
#> [1,] 0.229 0.229 0.229 0.229 0.229
#> [1,] 0.230 0.230 0.230 0.230 0.230
#> [1,] 0.231 0.231 0.231 0.231 0.231
#> [1,] 0.232 0.232 0.232 0.232 0.232
#> [1,] 0.233 0.233 0.233 0.233 0.233
#> [1,] 0.234 0.234 0.234 0.234 0.234
#> [1,] 0.235 0.235 0.235 0.235 0.235
#> [1,] 0.236 0.236 0.236 0.236 0.236
#> [1,] 0.237 0.237 0.237 0.237 0.237
#> [1,] 0.238 0.238 0.238 0.238 0.238
#> [1,] 0.239 0.239 0.239 0.239 0.239
#> [1,] 0.240 0.240 0.240 0.240 0.240
#> [1,] 0.241 0.241 0.241 0.241 0.241
#> [1,] 0.242 0.242 0.242 0.242 0.242
#> [1,] 0.243 0.243 0.243 0.243 0.243
#> [1,] 0.244 0.244 0.244 0.244 0.244
#> [1,] 0.245 0.245 0.245 0.245 0.245
#> [1,] 0.246 0.246 0.246 0.246 0.246
#> [1,] 0.247 0.247 0.247 0.247 0.247
#> [1,] 0.248 0.248 0.248 0.248 0.248
#> [1,] 0.249 0.249 0.249 0.249 0.249
#> [1,] 0.250 0.250 0.250 0.250 0.250
#> [1,] 0.251 0.251 0.251 0.251 0.251
#> [1,] 0.252 0.252 0.252 0.252 0.252
#> [1,] 0.253 0.253 0.253 0.253 0.253
#> [1,] 0.254 0.254 0.254 0.254 0.254
#> [1,] 0.255 0.255 0.255 0.255 0.255
#> [1,] 0.256 0.256 0.256 0.256 0.256
#> [1,] 0.257 0.257 0.257 0.257 0.257
#> [1,] 0.258 0.258 0.258 0.258 0.258
#> [1,] 0.259 0.259 0.259 0.259 0.259
#> [1,] 0.260 0.260 0.260 0.260 0.260
#> [1,] 0.261 0.261 0.261 0.261 0.261
#> [1,] 0.262 0.262 0.262 0.262 0.262
#> [1,] 0.263 0.263 0.263 0.263 0.263
#> [1,] 0.264 0.264 0.264 0.264 0.264
#> [1,] 0.265 0.265 0.265 0.265 0.265
#> [1,] 0.266 0.266 0.266 0.266 0.266
#> [1,] 0.267 0.267 0.267 0.267 0.267
#> [1,] 0.268 0.268 0.268 0.268 0.268
#> [1,] 0.269 0.269 0.269 0.269 0.269
#> [1,] 0.270 0.270 0.270 0.270 0.270
#> [1,] 0.271 0.271 0.271 0.271 0.271
#> [1,] 0.272 0.272 0.272 0.272 0.272
#> [1,] 0.273 0.273 0.273 0.273 0.273
#> [1,] 0.274 0.274 0.274 0.274 0.274
#> [1,] 0.275 0.275 0.275 0.275 0.275
#> [1,] 0.276 0.276 0.276 0.276 0.276
#> [1,] 0.277 0.277 0.277 0.277 0.277
#> [1,] 0.278 0.278 0.278 0.278 0.278
#> [1,] 0.279 0.279 0.279 0.279 0.279
#> [1,] 0.280 0.280 0.280 0.280 0.280
#> [1,] 0.281 0.281 0.281 0.281 0.281
#> [1,] 0.282 0.282 0.282 0.282 0.282
#> [1,] 0.283 0.283 0.283 0.283 0.283
#> [1,] 0.284 0.284 0.284 0.284 0.284
#> [1,] 0.285 0.285 0.285 0.285 0.285
#> [1,] 0.286 0.286 0.286 0.286 0.286
#> [1,] 0.287 0.287 0.287 0.287 0.287
#> [1,] 0.288 0.288 0.288 0.288 0.288
#> [1,] 0.289 0.289 0.289 0.289 0.289
#> [1,] 0.290 0.290 0.290 0.290 0.290
#> [1,] 0.291 0.291 0.291 0.291 0.291
#> [1,] 0.292 0.292 0.292 0.292 0.292
#> [1,] 0.293 0.293 0.293 0.293 0.293
#> [1,] 0.294 0.294 0.294 0.294 0.294
#> [1,] 0.295 0.295 0.295 0.295 0.295
#> [1,] 0.296 0.296 0.296 0.296 0.296
#> [1,] 0.297 0.297 0.297 0.297 0.297
#> [1,] 0.298 0.298 0.298 0.298 0.298
#> [1,] 0.299 0.299 0.299 0.299 0.299
#> [1,] 0.300 0.300 0.300 0.300 0.300
#> [1,] 0.301 0.301 0.301 0.301 0.301
#> [1,] 0.302 0.302 0.302 0.302 0.302
#>
#> $Trial_Overview$N_Cohorts
#> [1] 5
#>
#> $Trial_Overview$Final_N_Cohort
#> Cohort1 Cohort2 Cohort3 Cohort4 Cohort5
#> 100 100 100 100 100
#>
#> $Trial_Overview$Final_N_Cohort_Trial
#> [1] 100
#>
#> $Trial_Overview$Total_N
#> [1] 500
#>
#> $Trial_Overview$Total_Time
#> [1] 103
#>
#> $Trial_Overview$Time_First_Suc
#> [1] 64
#>
#> $Trial_Overview$Pat_First_Suc
#> [1] 500
#>
#> $Trial_Overview$Pat_Arrival_Times
#> [1] 0.04985234 0.09706144 0.22113866 0.31123881 0.43650828
#> [6] 0.52549449 0.61387263 0.75194476 0.82100577 1.12343629
#> [11] 1.17624920 1.27284705 1.34702103 1.35570735 1.40623466
#> [16] 1.68049670 1.75542365 1.95763466 2.00707586 2.22295662
#> [21] 2.31699422 2.42127316 2.69203992 2.81970413 2.84035787
#> [26] 2.93518792 2.94327273 3.09936682 3.14248183 3.14786843
#> [31] 3.30162122 3.34039347 3.65566778 3.76743470 3.88638118
#> [36] 3.94725605 4.24352326 4.35000190 4.40385765 4.51926319
#> [41] 4.59473076 4.62824968 4.72263948 4.75045743 4.94396898
#> [46] 5.19864337 5.22471912 5.29445924 5.35299996 5.52025719
#> [51] 5.78822028 5.82117996 5.83804922 5.93942600 6.10079813
#> [56] 6.20124039 6.65948901 6.74210963 6.78547412 6.84285975
#> [61] 6.91054632 6.91277719 6.94200676 7.05901901 7.06847789
#> [66] 7.07857313 7.13433970 7.31232403 7.46343623 7.71382465
#> [71] 7.74667418 7.87675925 8.07962711 8.16393814 8.33358519
#> [76] 8.37757640 8.38044455 8.58069988 8.63190242 8.68145997
#> [81] 8.92480418 9.03474042 9.12491855 9.26022085 9.48284591
#> [86] 9.49109797 9.57617375 9.60540687 9.69814509 9.95258732
#> [91] 10.14944533 10.21535592 10.31897010 10.37294183 10.38590840
#> [96] 10.38741275 10.64376042 10.73179410 10.97537253 11.23979239
#> [101] 11.27402624 11.33617344 11.42895001 11.61986473 11.62324224
#> [106] 11.81540461 11.86022303 11.97450779 12.10704624 12.22909608
#> [111] 12.23306015 12.39032805 12.44604967 12.64120043 12.86272593
#> [116] 12.94474464 12.99820583 13.12933518 13.28118173 13.28306639
#> [121] 13.41273583 13.43509005 13.44240344 13.49167487 13.63061815
#> [126] 13.78939276 14.22310761 14.23431425 14.26267106 14.44991523
#> [131] 14.71989635 14.76524302 14.78244703 14.89270290 14.97407176
#> [136] 15.14244073 15.46831623 15.51582254 15.57708874 15.66537344
#> [141] 15.70293333 15.80642209 15.90261663 15.90700610 16.05333564
#> [146] 16.11443714 16.15750372 16.35672799 16.36764318 16.39118407
#> [151] 16.48131528 16.55422710 16.72494366 17.07648250 17.17903785
#> [156] 17.24309810 17.27489485 17.34905861 17.68458540 17.94445593
#> [161] 17.96608866 17.99916904 18.01400101 18.15810394 18.16404762
#> [166] 18.20170092 18.37686942 18.43653474 18.50281286 18.62557459
#> [171] 18.73199042 19.02445358 19.35484315 19.35947321 19.55804128
#> [176] 19.60026891 19.61091147 19.78408383 19.88118447 19.92861297
#> [181] 20.01033795 20.01788213 20.07323815 20.09891175 20.30160027
#> [186] 20.34023417 20.60156907 20.78870053 20.87518604 21.08234013
#> [191] 21.12027275 21.33998413 21.41958149 21.74009947 21.89145122
#> [196] 21.89736802 21.92066319 21.93392329 22.02771326 22.08845875
#> [201] 22.28650271 22.37969657 22.54130234 22.57507904 22.58181703
#> [206] 22.66723650 22.95910820 23.00547667 23.06175599 23.55356161
#> [211] 23.74496538 23.78120419 23.91514833 23.93241911 23.96277823
#> [216] 23.99121683 24.01394969 24.02380343 24.12195260 24.41718340
#> [221] 24.45451874 24.52677499 24.74884767 24.87816445 24.98674324
#> [226] 25.02719550 25.05919284 25.13650231 25.23848030 25.34861880
#> [231] 25.39068498 25.43422306 25.43704204 25.77485523 26.05877193
#> [236] 26.07498036 26.22185127 26.23109866 26.38081114 26.38663869
#> [241] 26.44424895 26.70322615 26.71400493 27.05014777 27.18925706
#> [246] 27.49418876 27.75047559 27.77106367 27.79956064 27.81878971
#> [251] 27.82298582 27.89851905 28.03331255 28.05336295 28.24196574
#> [256] 28.26648697 28.36804385 28.38533469 28.46051138 28.72506251
#> [261] 28.95207368 29.20004413 29.37563893 29.46428640 29.47181579
#> [266] 29.59012859 29.63499705 29.65282624 29.69566491 29.83291351
#> [271] 30.07639556 30.14337938 30.25284327 30.49476796 30.68795932
#> [276] 30.76138834 30.78110212 30.87609001 30.96483962 31.08328196
#> [281] 31.08821818 31.14018286 31.23942929 31.43212030 31.50789829
#> [286] 31.56951222 31.87410547 31.92470057 32.02561807 32.04766077
#> [291] 32.14582051 32.29845710 32.39102686 32.73665822 32.76517366
#> [296] 32.80469137 32.94709696 33.12674088 33.19585818 33.33736722
#> [301] 33.38858129 33.62810103 33.84964013 33.85253677 33.91601656
#> [306] 33.94720716 34.07623005 34.26496682 34.36645082 34.45677128
#> [311] 34.69079494 34.79028280 34.84937435 34.93284002 34.99423577
#> [316] 35.03091216 35.08906560 35.09676037 35.19009972 35.27421407
#> [321] 35.46179443 35.53725283 35.64243349 35.70822028 36.03027533
#> [326] 36.08977531 36.11590085 36.19128310 36.28775090 36.47206855
#> [331] 36.54610030 36.67029870 36.89593695 37.01351857 37.05515118
#> [336] 37.07494102 37.11009672 37.43433138 37.50569358 37.62549835
#> [341] 37.69488561 37.84991158 38.10969740 38.26002955 38.28724865
#> [346] 38.30279103 38.32566641 38.41422390 38.84291492 38.92469386
#> [351] 38.94498947 39.11313333 39.16984506 39.21303716 39.44194749
#> [356] 39.56817133 39.67909504 39.88612333 39.92495554 39.96222032
#> [361] 40.03850749 40.07160292 40.08725358 40.31059331 40.49835740
#> [366] 40.73490911 40.79502050 40.80304284 40.95227078 41.15217739
#> [371] 41.33792637 41.43424622 41.50815557 41.63333634 41.67644562
#> [376] 41.68363408 41.70067516 41.80904586 42.00042439 42.15808217
#> [381] 42.33439078 42.76354236 42.80622639 42.82047702 42.84510003
#> [386] 42.87349566 42.98515065 43.09451328 43.17242797 43.17537071
#> [391] 43.30641837 43.40060145 43.42322954 43.59440713 43.67275103
#> [396] 43.86682953 44.12134445 44.14469162 44.34696444 44.37553327
#> [401] 44.38146078 44.45506804 44.60245011 44.81082186 44.93970391
#> [406] 45.02610208 45.29026165 45.29854609 45.58640890 45.63946740
#> [411] 45.65707446 45.69284600 45.90499772 45.92074740 46.04959471
#> [416] 46.12466396 46.13788467 46.16982333 46.17667546 46.19410765
#> [421] 46.20006593 46.76936133 46.92875148 47.00842339 47.05898210
#> [426] 47.38400375 47.44620059 47.44777162 47.60275102 47.60713303
#> [431] 47.78891880 47.83194080 48.02517115 48.21904734 48.30754864
#> [436] 48.45109956 48.46196243 48.59038457 48.62936662 48.69662797
#> [441] 48.90021265 49.27189657 49.34423296 49.35236455 49.50287803
#> [446] 49.54065463 49.70757136 49.91653840 49.95508490 49.99056360
#> [451] 50.00166664 50.34076453 50.37279275 50.40055035 50.47396205
#> [456] 50.76026871 50.89444923 50.90242755 50.97051498 51.10087603
#> [461] 51.11241873 51.49612889 51.51306647 51.58811540 51.63083547
#> [466] 51.78138399 51.91227149 51.98806618 52.13607479 52.18228235
#> [471] 52.31579815 52.35597495 52.48179948 52.79635958 52.90065510
#> [476] 52.97435570 52.99409581 53.00433403 53.07544982 53.16135161
#> [481] 53.43560865 53.51912972 53.52107352 53.58145658 53.83075612
#> [486] 53.83508334 54.09221908 54.10654422 54.13480562 54.19874548
#> [491] 54.26708806 54.34007577 54.37470875 54.44038450 54.78743273
#> [496] 55.06311354 55.10943885 55.17372906 55.20339227 55.24927422
#> [501] 55.41623332 55.42944871 55.78676591 55.92832159 56.23281203
#> [506] 56.55119868 56.59238307 56.65313788 56.67735125 56.78528994
#> [511] 56.88863060 56.93959197 56.96449269 57.01332165 57.01726792
#> [516] 57.09760533 57.47960837 57.52139581 57.64847431 57.72175840
#> [521] 57.80319671 57.97772568 58.06874389 58.09750444 58.58723794
#> [526] 58.60733604 58.68080574 58.80647996 58.85929866 58.87867345
#> [531] 58.98507469 59.04992258 59.05417360 59.05946523 59.06623681
#> [536] 59.07507048 59.32591888 59.40710769 59.63420043 59.85047868
#> [541] 60.05161945 60.07968638 60.15936629 60.32593488 60.46134747
#> [546] 60.47827904 60.48375200 60.50555892 60.73872070 61.03209852
#> [551] 61.30300787 61.31300502 61.48036109 61.48646897 61.51375536
#> [556] 61.61288932 61.70996114 61.90846889 62.15798864 62.22450077
#> [561] 62.23940149 62.27537913 62.30280142 62.53245590 62.56493353
#> [566] 62.56957020 62.73839395 63.16728935 63.19963642 63.46103752
#> [571] 63.50145364 63.55942176 63.67888933 63.76852877 63.81574130
#> [576] 63.86341076 64.04847386 64.11638090 64.17680208 64.25560325
#> [581] 64.39162247 64.66854920 64.84607321 64.98261929 64.99476211
#> [586] 65.20015806 65.24157723 65.43280674 65.43771449 65.52306866
#> [591] 65.69515724 65.75342709 65.77507860 65.85063785 66.25882853
#> [596] 66.29503348 66.33145714 66.43402477 66.54616214 66.63141839
#> [601] 66.67041331 66.93038374 66.99286887 67.11962946 67.32630110
#> [606] 67.35774590 67.47797643 67.55282626 67.58464727 67.70515227
#> [611] 67.70875096 67.76406364 68.04218688 68.13014402 68.22475053
#> [616] 68.29699942 68.42267302 68.56908132 68.63031316 68.73362514
#> [621] 68.89584718 69.00796529 69.03901440 69.05469720 69.08101301
#> [626] 69.10722347 69.16781269 69.71280226 69.85569570 69.96343058
#> [631] 70.06118266 70.20048440 70.21048851 70.27873197 70.52356643
#> [636] 70.68103863 70.76991878 70.91980541 70.92006961 71.00085556
#> [641] 71.13380399 71.19211531 71.25028255 71.51182659 71.55716633
#> [646] 71.69606788 71.70454504 71.80637348 72.12110229 72.28246311
#> [651] 72.39100941 72.41969616 72.45009969 72.86012759 72.95876926
#> [656] 72.97855061 72.98459196 73.01618411 73.05949513 73.08833498
#> [661] 73.28617175 73.34234934 73.40706738 73.53864924 73.57526276
#> [666] 73.76847541 74.06246058 74.31855763 74.55335042 74.60359296
#> [671] 74.70097737 74.83809630 74.87848691 74.88767946 74.93344877
#> [676] 75.02462306 75.09993659 75.19836515 75.36662788 75.48323053
#> [681] 75.54947853 75.65345017 75.67423263 75.70248536 76.02780739
#> [686] 76.22804770 76.34622339 76.41201570 76.44277713 76.56927169
#> [691] 76.75558298 76.77371604 76.89216602 77.08115726 77.11229632
#> [696] 77.14788682 77.20653308 77.30858191 77.34451796 77.36166279
#> [701] 77.40299068 77.47452576 78.18503853 78.37444247 78.49672561
#> [706] 78.49825935 78.50332549 78.55801519 78.63297150 78.96197770
#> [711] 78.97518816 79.03477497 79.05214309 79.08229089 79.26136737
#> [716] 79.27346478 79.50664249 79.58829881 79.75959218 79.98363950
#> [721] 80.08014897 80.10228448 80.32475300 80.41770797 80.48289527
#> [726] 80.49147278 80.60542385 80.67438614 80.89120917 81.03366236
#> [731] 81.03505598 81.16524230 81.19058641 81.29747084 81.38473108
#> [736] 81.53066613 81.72626681 81.96290307 82.01163167 82.09914379
#> [741] 82.33396431 82.47734227 82.48641069 82.66659252 82.68382664
#> [746] 82.92969610 82.96423863 83.00499034 83.01472767 83.23460749
#> [751] 83.29956602 83.81899006 83.82067128 83.82925036 83.84829470
#> [756] 83.94664192 84.10967896 84.13075363 84.20575551 84.22588000
#> [761] 84.31688967 84.63042977 84.70529475 84.86275159 84.97771025
#> [766] 85.01108016 85.07725159 85.22371209 85.40570645 85.41196026
#> [771] 85.50216362 85.59686157 85.81066699 85.96571469 86.05481246
#> [776] 86.26904470 86.29405868 86.51986968 86.57940183 86.76035994
#> [781] 86.92231930 86.93456131 86.96714837 87.05392256 87.36329653
#> [786] 87.36365458 87.42000166 87.49555480 87.51697214 87.64273885
#> [791] 87.71389281 87.96192208 88.02414942 88.10632250 88.30806197
#> [796] 88.32633282 88.37445627 88.43383691 88.54982444 88.76485213
#> [801] 88.91204037 89.00372693 89.02327191 89.17477768 89.31854659
#> [806] 89.46275094 89.69817036 89.75135138 89.76075089 89.94181190
#> [811] 90.04336955 90.14362196 90.25870210 90.32102514 90.43806220
#> [816] 90.79657272 90.88698624 90.92595200 90.99410369 91.09313480
#> [821] 91.21879232 91.34426063 91.41151908 91.56202644 91.56577759
#> [826] 91.61798377 91.66708520 91.99365967 92.42188501 92.50606315
#> [831] 92.55838935 92.56919283 92.68666298 92.75894228 92.80067298
#> [836] 92.88499333 92.89118338 93.07991885 93.14911886 93.59763877
#> [841] 93.62389274 93.65163536 93.69724566 93.84760010 93.86928210
#> [846] 93.96374413 94.12409039 94.16536735 94.22249228 94.23582242
#> [851] 94.28406216 94.30287534 94.82430015 94.83316394 94.96444109
#> [856] 95.01180257 95.14460253 95.15721653 95.16710472 95.18902290
#> [861] 95.26047492 95.59312032 95.88428643 95.94542091 96.05200952
#> [866] 96.11468162 96.14155349 96.40157908 96.47233151 96.57512769
#> [871] 96.61835686 96.86174252 96.86962752 97.01481883 97.09647654
#> [876] 97.32149055 97.34561306 97.36798731 97.36867129 97.39385472
#> [881] 97.57541125 97.98055870 98.05115851 98.08467343 98.11607108
#> [886] 98.42260600 98.45225781 98.53474983 98.61779997 98.91496322
#> [891] 98.91932505 99.17757483 99.25593557 99.54008509 99.54498495
#> [896] 99.59711725 99.62352541 99.68971291 99.83029688 99.85561583
#> [901] 100.02862911 100.03421045 100.32772685 100.46299144 100.57686060
#> [906] 100.60666007 100.60797751 100.76226051 100.98002355 101.05681089
#> [911] 101.21493852 101.33242970 101.59001774 101.60514626 101.69805494
#> [916] 101.71235226 101.84027903 101.99031532 102.02621824 102.09218569
#> [921] 102.27566916 102.36047563 102.42660581 102.48939158 102.54678666
#> [926] 102.66529494 102.95864630
#>
#> $Trial_Overview$Unenrolled_Pats
#> [1] 427
#>
#> $Trial_Overview$TP
#> [1] 4
#>
#> $Trial_Overview$FP
#> [1] 0
#>
#> $Trial_Overview$TN
#> [1] 0
#>
#> $Trial_Overview$FN
#> [1] 1
#>
#> $Trial_Overview$FDR_Trial
#> [1] 0
#>
#> $Trial_Overview$PTP_Trial
#> [1] 0.8
#>
#> $Trial_Overview$PTT1ER_Trial
#> [1] NA
#>
#> $Trial_Overview$any_P
#> [1] 1
#>
#> $Trial_Overview$Intx1_GO
#> [1] 4
#>
#> $Trial_Overview$Intx1_STOP
#> [1] 0
#>
#> $Trial_Overview$Intx2_GO
#> [1] 4
#>
#> $Trial_Overview$Intx2_STOP
#> [1] 0
#>
#> $Trial_Overview$Intx3_GO
#> [1] 4
#>
#> $Trial_Overview$Intx3_STOP
#> [1] 0
#>
#> $Trial_Overview$Safety_STOP
#> [1] 0
#>
#>
#> $Stage_Data
#> $Stage_Data$Cohort1
#> $Stage_Data$Cohort1$Meta
#> $Stage_Data$Cohort1$Meta$decision
#> [1] "GO_SUP" "GO_SUP" "GO_SUP"
#>
#> $Stage_Data$Cohort1$Meta$decision_hist1
#> [1] "CONTINUE" "none" "none"
#>
#> $Stage_Data$Cohort1$Meta$decision_hist2
#> [1] "GO_SUP" "none" "none"
#>
#> $Stage_Data$Cohort1$Meta$start_n
#> [1] 0
#>
#> $Stage_Data$Cohort1$Meta$start_time
#> [1] 0
#>
#> $Stage_Data$Cohort1$Meta$pat_enrolled
#> [1] 100
#>
#> $Stage_Data$Cohort1$Meta$sup_interim11list
#> $Stage_Data$Cohort1$Meta$sup_interim11list[[1]]
#> [,1]
#> [1,] FALSE
#> [2,] FALSE
#>
#>
#> $Stage_Data$Cohort1$Meta$fut_interim11list
#> $Stage_Data$Cohort1$Meta$fut_interim11list[[1]]
#> [,1]
#> [1,] FALSE
#>
#>
#> $Stage_Data$Cohort1$Meta$sup_interim11
#> [1] FALSE
#>
#> $Stage_Data$Cohort1$Meta$fut_interim11
#> [1] FALSE
#>
#> $Stage_Data$Cohort1$Meta$sup_interim21list
#> $Stage_Data$Cohort1$Meta$sup_interim21list[[1]]
#> [,1]
#> [1,] TRUE
#> [2,] TRUE
#>
#>
#> $Stage_Data$Cohort1$Meta$fut_interim21list
#> $Stage_Data$Cohort1$Meta$fut_interim21list[[1]]
#> [,1]
#> [1,] FALSE
#>
#>
#> $Stage_Data$Cohort1$Meta$sup_interim21
#> [1] TRUE
#>
#> $Stage_Data$Cohort1$Meta$fut_interim21
#> [1] FALSE
#>
#>
#> $Stage_Data$Cohort1$Arms
#> $Stage_Data$Cohort1$Arms$Comb
#> $Stage_Data$Cohort1$Arms$Comb$rr
#> [,1] [,2]
#> 0.100 0.450
#> [1,] 0.101 0.451
#> [1,] 0.102 0.452
#> [1,] 0.103 0.453
#> [1,] 0.104 0.454
#> [1,] 0.105 0.455
#> [1,] 0.106 0.456
#> [1,] 0.107 0.457
#> [1,] 0.108 0.458
#> [1,] 0.109 0.459
#> [1,] 0.110 0.460
#> [1,] 0.111 0.461
#> [1,] 0.112 0.462
#> [1,] 0.113 0.463
#> [1,] 0.114 0.464
#> [1,] 0.115 0.465
#> [1,] 0.116 0.466
#> [1,] 0.117 0.467
#> [1,] 0.118 0.468
#> [1,] 0.119 0.469
#> [1,] 0.120 0.470
#> [1,] 0.121 0.471
#> [1,] 0.122 0.472
#> [1,] 0.123 0.473
#> [1,] 0.124 0.474
#> [1,] 0.125 0.475
#> [1,] 0.126 0.476
#> [1,] 0.127 0.477
#> [1,] 0.128 0.478
#> [1,] 0.129 0.479
#> [1,] 0.130 0.480
#> [1,] 0.131 0.481
#> [1,] 0.132 0.482
#> [1,] 0.133 0.483
#> [1,] 0.134 0.484
#> [1,] 0.135 0.485
#> [1,] 0.136 0.486
#> [1,] 0.137 0.487
#> [1,] 0.138 0.488
#> [1,] 0.139 0.489
#> [1,] 0.140 0.490
#> [1,] 0.141 0.491
#> [1,] 0.142 0.492
#> [1,] 0.143 0.493
#> [1,] 0.144 0.494
#> [1,] 0.145 0.495
#> [1,] 0.146 0.496
#> [1,] 0.147 0.497
#> [1,] 0.148 0.498
#> [1,] 0.149 0.499
#> [1,] 0.150 0.500
#> [1,] 0.151 0.501
#> [1,] 0.152 0.502
#> [1,] 0.153 0.503
#> [1,] 0.154 0.504
#> [1,] 0.155 0.505
#> [1,] 0.156 0.506
#> [1,] 0.157 0.507
#> [1,] 0.158 0.508
#> [1,] 0.159 0.509
#> [1,] 0.160 0.510
#> [1,] 0.161 0.511
#> [1,] 0.162 0.512
#> [1,] 0.163 0.513
#> [1,] 0.164 0.514
#> [1,] 0.165 0.515
#> [1,] 0.166 0.516
#> [1,] 0.167 0.517
#> [1,] 0.168 0.518
#> [1,] 0.169 0.519
#> [1,] 0.170 0.520
#> [1,] 0.171 0.521
#> [1,] 0.172 0.522
#> [1,] 0.173 0.523
#> [1,] 0.174 0.524
#> [1,] 0.175 0.525
#> [1,] 0.176 0.526
#> [1,] 0.177 0.527
#> [1,] 0.178 0.528
#> [1,] 0.179 0.529
#> [1,] 0.180 0.530
#> [1,] 0.181 0.531
#> [1,] 0.182 0.532
#> [1,] 0.183 0.533
#> [1,] 0.184 0.534
#> [1,] 0.185 0.535
#> [1,] 0.186 0.536
#> [1,] 0.187 0.537
#> [1,] 0.188 0.538
#> [1,] 0.189 0.539
#> [1,] 0.190 0.540
#> [1,] 0.191 0.541
#> [1,] 0.192 0.542
#> [1,] 0.193 0.543
#> [1,] 0.194 0.544
#> [1,] 0.195 0.545
#> [1,] 0.196 0.546
#> [1,] 0.197 0.547
#> [1,] 0.198 0.548
#> [1,] 0.199 0.549
#> [1,] 0.200 0.550
#> [1,] 0.201 0.551
#> [1,] 0.202 0.552
#>
#> $Stage_Data$Cohort1$Arms$Comb$hist_observed
#> [1] 49
#>
#>
#> $Stage_Data$Cohort1$Arms$Plac
#> $Stage_Data$Cohort1$Arms$Plac$rr
#> [,1] [,2]
#> 0.100 0.200
#> [1,] 0.101 0.201
#> [1,] 0.102 0.202
#> [1,] 0.103 0.203
#> [1,] 0.104 0.204
#> [1,] 0.105 0.205
#> [1,] 0.106 0.206
#> [1,] 0.107 0.207
#> [1,] 0.108 0.208
#> [1,] 0.109 0.209
#> [1,] 0.110 0.210
#> [1,] 0.111 0.211
#> [1,] 0.112 0.212
#> [1,] 0.113 0.213
#> [1,] 0.114 0.214
#> [1,] 0.115 0.215
#> [1,] 0.116 0.216
#> [1,] 0.117 0.217
#> [1,] 0.118 0.218
#> [1,] 0.119 0.219
#> [1,] 0.120 0.220
#> [1,] 0.121 0.221
#> [1,] 0.122 0.222
#> [1,] 0.123 0.223
#> [1,] 0.124 0.224
#> [1,] 0.125 0.225
#> [1,] 0.126 0.226
#> [1,] 0.127 0.227
#> [1,] 0.128 0.228
#> [1,] 0.129 0.229
#> [1,] 0.130 0.230
#> [1,] 0.131 0.231
#> [1,] 0.132 0.232
#> [1,] 0.133 0.233
#> [1,] 0.134 0.234
#> [1,] 0.135 0.235
#> [1,] 0.136 0.236
#> [1,] 0.137 0.237
#> [1,] 0.138 0.238
#> [1,] 0.139 0.239
#> [1,] 0.140 0.240
#> [1,] 0.141 0.241
#> [1,] 0.142 0.242
#> [1,] 0.143 0.243
#> [1,] 0.144 0.244
#> [1,] 0.145 0.245
#> [1,] 0.146 0.246
#> [1,] 0.147 0.247
#> [1,] 0.148 0.248
#> [1,] 0.149 0.249
#> [1,] 0.150 0.250
#> [1,] 0.151 0.251
#> [1,] 0.152 0.252
#> [1,] 0.153 0.253
#> [1,] 0.154 0.254
#> [1,] 0.155 0.255
#> [1,] 0.156 0.256
#> [1,] 0.157 0.257
#> [1,] 0.158 0.258
#> [1,] 0.159 0.259
#> [1,] 0.160 0.260
#> [1,] 0.161 0.261
#> [1,] 0.162 0.262
#> [1,] 0.163 0.263
#> [1,] 0.164 0.264
#> [1,] 0.165 0.265
#> [1,] 0.166 0.266
#> [1,] 0.167 0.267
#> [1,] 0.168 0.268
#> [1,] 0.169 0.269
#> [1,] 0.170 0.270
#> [1,] 0.171 0.271
#> [1,] 0.172 0.272
#> [1,] 0.173 0.273
#> [1,] 0.174 0.274
#> [1,] 0.175 0.275
#> [1,] 0.176 0.276
#> [1,] 0.177 0.277
#> [1,] 0.178 0.278
#> [1,] 0.179 0.279
#> [1,] 0.180 0.280
#> [1,] 0.181 0.281
#> [1,] 0.182 0.282
#> [1,] 0.183 0.283
#> [1,] 0.184 0.284
#> [1,] 0.185 0.285
#> [1,] 0.186 0.286
#> [1,] 0.187 0.287
#> [1,] 0.188 0.288
#> [1,] 0.189 0.289
#> [1,] 0.190 0.290
#> [1,] 0.191 0.291
#> [1,] 0.192 0.292
#> [1,] 0.193 0.293
#> [1,] 0.194 0.294
#> [1,] 0.195 0.295
#> [1,] 0.196 0.296
#> [1,] 0.197 0.297
#> [1,] 0.198 0.298
#> [1,] 0.199 0.299
#> [1,] 0.200 0.300
#> [1,] 0.201 0.301
#> [1,] 0.202 0.302
#>
#> $Stage_Data$Cohort1$Arms$Plac$hist_observed
#> [1] 51
#>
#>
#>
#>
#> $Stage_Data$Cohort2
#> $Stage_Data$Cohort2$Meta
#> $Stage_Data$Cohort2$Meta$decision
#> [1] "GO_SUP" "GO_SUP" "GO_SUP"
#>
#> $Stage_Data$Cohort2$Meta$decision_hist1
#> [1] "CONTINUE" "none" "none"
#>
#> $Stage_Data$Cohort2$Meta$decision_hist2
#> [1] "GO_SUP" "none" "none"
#>
#> $Stage_Data$Cohort2$Meta$start_n
#> [1] 0
#>
#> $Stage_Data$Cohort2$Meta$start_time
#> [1] 0
#>
#> $Stage_Data$Cohort2$Meta$pat_enrolled
#> [1] 100
#>
#> $Stage_Data$Cohort2$Meta$sup_interim11list
#> $Stage_Data$Cohort2$Meta$sup_interim11list[[1]]
#> [,1]
#> [1,] FALSE
#> [2,] FALSE
#>
#>
#> $Stage_Data$Cohort2$Meta$fut_interim11list
#> $Stage_Data$Cohort2$Meta$fut_interim11list[[1]]
#> [,1]
#> [1,] FALSE
#>
#>
#> $Stage_Data$Cohort2$Meta$sup_interim11
#> [1] FALSE
#>
#> $Stage_Data$Cohort2$Meta$fut_interim11
#> [1] FALSE
#>
#> $Stage_Data$Cohort2$Meta$sup_interim21list
#> $Stage_Data$Cohort2$Meta$sup_interim21list[[1]]
#> [,1]
#> [1,] TRUE
#> [2,] TRUE
#>
#>
#> $Stage_Data$Cohort2$Meta$fut_interim21list
#> $Stage_Data$Cohort2$Meta$fut_interim21list[[1]]
#> [,1]
#> [1,] FALSE
#>
#>
#> $Stage_Data$Cohort2$Meta$sup_interim21
#> [1] TRUE
#>
#> $Stage_Data$Cohort2$Meta$fut_interim21
#> [1] FALSE
#>
#>
#> $Stage_Data$Cohort2$Arms
#> $Stage_Data$Cohort2$Arms$Comb
#> $Stage_Data$Cohort2$Arms$Comb$rr
#> [,1] [,2]
#> 0.100 0.450
#> [1,] 0.101 0.451
#> [1,] 0.102 0.452
#> [1,] 0.103 0.453
#> [1,] 0.104 0.454
#> [1,] 0.105 0.455
#> [1,] 0.106 0.456
#> [1,] 0.107 0.457
#> [1,] 0.108 0.458
#> [1,] 0.109 0.459
#> [1,] 0.110 0.460
#> [1,] 0.111 0.461
#> [1,] 0.112 0.462
#> [1,] 0.113 0.463
#> [1,] 0.114 0.464
#> [1,] 0.115 0.465
#> [1,] 0.116 0.466
#> [1,] 0.117 0.467
#> [1,] 0.118 0.468
#> [1,] 0.119 0.469
#> [1,] 0.120 0.470
#> [1,] 0.121 0.471
#> [1,] 0.122 0.472
#> [1,] 0.123 0.473
#> [1,] 0.124 0.474
#> [1,] 0.125 0.475
#> [1,] 0.126 0.476
#> [1,] 0.127 0.477
#> [1,] 0.128 0.478
#> [1,] 0.129 0.479
#> [1,] 0.130 0.480
#> [1,] 0.131 0.481
#> [1,] 0.132 0.482
#> [1,] 0.133 0.483
#> [1,] 0.134 0.484
#> [1,] 0.135 0.485
#> [1,] 0.136 0.486
#> [1,] 0.137 0.487
#> [1,] 0.138 0.488
#> [1,] 0.139 0.489
#> [1,] 0.140 0.490
#> [1,] 0.141 0.491
#> [1,] 0.142 0.492
#> [1,] 0.143 0.493
#> [1,] 0.144 0.494
#> [1,] 0.145 0.495
#> [1,] 0.146 0.496
#> [1,] 0.147 0.497
#> [1,] 0.148 0.498
#> [1,] 0.149 0.499
#> [1,] 0.150 0.500
#> [1,] 0.151 0.501
#> [1,] 0.152 0.502
#> [1,] 0.153 0.503
#> [1,] 0.154 0.504
#> [1,] 0.155 0.505
#> [1,] 0.156 0.506
#> [1,] 0.157 0.507
#> [1,] 0.158 0.508
#> [1,] 0.159 0.509
#> [1,] 0.160 0.510
#> [1,] 0.161 0.511
#> [1,] 0.162 0.512
#> [1,] 0.163 0.513
#> [1,] 0.164 0.514
#> [1,] 0.165 0.515
#> [1,] 0.166 0.516
#> [1,] 0.167 0.517
#> [1,] 0.168 0.518
#> [1,] 0.169 0.519
#> [1,] 0.170 0.520
#> [1,] 0.171 0.521
#> [1,] 0.172 0.522
#> [1,] 0.173 0.523
#> [1,] 0.174 0.524
#> [1,] 0.175 0.525
#> [1,] 0.176 0.526
#> [1,] 0.177 0.527
#> [1,] 0.178 0.528
#> [1,] 0.179 0.529
#> [1,] 0.180 0.530
#> [1,] 0.181 0.531
#> [1,] 0.182 0.532
#> [1,] 0.183 0.533
#> [1,] 0.184 0.534
#> [1,] 0.185 0.535
#> [1,] 0.186 0.536
#> [1,] 0.187 0.537
#> [1,] 0.188 0.538
#> [1,] 0.189 0.539
#> [1,] 0.190 0.540
#> [1,] 0.191 0.541
#> [1,] 0.192 0.542
#> [1,] 0.193 0.543
#> [1,] 0.194 0.544
#> [1,] 0.195 0.545
#> [1,] 0.196 0.546
#> [1,] 0.197 0.547
#> [1,] 0.198 0.548
#> [1,] 0.199 0.549
#> [1,] 0.200 0.550
#> [1,] 0.201 0.551
#> [1,] 0.202 0.552
#>
#> $Stage_Data$Cohort2$Arms$Comb$hist_observed
#> [1] 49
#>
#>
#> $Stage_Data$Cohort2$Arms$Plac
#> $Stage_Data$Cohort2$Arms$Plac$rr
#> [,1] [,2]
#> 0.100 0.200
#> [1,] 0.101 0.201
#> [1,] 0.102 0.202
#> [1,] 0.103 0.203
#> [1,] 0.104 0.204
#> [1,] 0.105 0.205
#> [1,] 0.106 0.206
#> [1,] 0.107 0.207
#> [1,] 0.108 0.208
#> [1,] 0.109 0.209
#> [1,] 0.110 0.210
#> [1,] 0.111 0.211
#> [1,] 0.112 0.212
#> [1,] 0.113 0.213
#> [1,] 0.114 0.214
#> [1,] 0.115 0.215
#> [1,] 0.116 0.216
#> [1,] 0.117 0.217
#> [1,] 0.118 0.218
#> [1,] 0.119 0.219
#> [1,] 0.120 0.220
#> [1,] 0.121 0.221
#> [1,] 0.122 0.222
#> [1,] 0.123 0.223
#> [1,] 0.124 0.224
#> [1,] 0.125 0.225
#> [1,] 0.126 0.226
#> [1,] 0.127 0.227
#> [1,] 0.128 0.228
#> [1,] 0.129 0.229
#> [1,] 0.130 0.230
#> [1,] 0.131 0.231
#> [1,] 0.132 0.232
#> [1,] 0.133 0.233
#> [1,] 0.134 0.234
#> [1,] 0.135 0.235
#> [1,] 0.136 0.236
#> [1,] 0.137 0.237
#> [1,] 0.138 0.238
#> [1,] 0.139 0.239
#> [1,] 0.140 0.240
#> [1,] 0.141 0.241
#> [1,] 0.142 0.242
#> [1,] 0.143 0.243
#> [1,] 0.144 0.244
#> [1,] 0.145 0.245
#> [1,] 0.146 0.246
#> [1,] 0.147 0.247
#> [1,] 0.148 0.248
#> [1,] 0.149 0.249
#> [1,] 0.150 0.250
#> [1,] 0.151 0.251
#> [1,] 0.152 0.252
#> [1,] 0.153 0.253
#> [1,] 0.154 0.254
#> [1,] 0.155 0.255
#> [1,] 0.156 0.256
#> [1,] 0.157 0.257
#> [1,] 0.158 0.258
#> [1,] 0.159 0.259
#> [1,] 0.160 0.260
#> [1,] 0.161 0.261
#> [1,] 0.162 0.262
#> [1,] 0.163 0.263
#> [1,] 0.164 0.264
#> [1,] 0.165 0.265
#> [1,] 0.166 0.266
#> [1,] 0.167 0.267
#> [1,] 0.168 0.268
#> [1,] 0.169 0.269
#> [1,] 0.170 0.270
#> [1,] 0.171 0.271
#> [1,] 0.172 0.272
#> [1,] 0.173 0.273
#> [1,] 0.174 0.274
#> [1,] 0.175 0.275
#> [1,] 0.176 0.276
#> [1,] 0.177 0.277
#> [1,] 0.178 0.278
#> [1,] 0.179 0.279
#> [1,] 0.180 0.280
#> [1,] 0.181 0.281
#> [1,] 0.182 0.282
#> [1,] 0.183 0.283
#> [1,] 0.184 0.284
#> [1,] 0.185 0.285
#> [1,] 0.186 0.286
#> [1,] 0.187 0.287
#> [1,] 0.188 0.288
#> [1,] 0.189 0.289
#> [1,] 0.190 0.290
#> [1,] 0.191 0.291
#> [1,] 0.192 0.292
#> [1,] 0.193 0.293
#> [1,] 0.194 0.294
#> [1,] 0.195 0.295
#> [1,] 0.196 0.296
#> [1,] 0.197 0.297
#> [1,] 0.198 0.298
#> [1,] 0.199 0.299
#> [1,] 0.200 0.300
#> [1,] 0.201 0.301
#> [1,] 0.202 0.302
#>
#> $Stage_Data$Cohort2$Arms$Plac$hist_observed
#> [1] 51
#>
#>
#>
#>
#> $Stage_Data$Cohort3
#> $Stage_Data$Cohort3$Meta
#> $Stage_Data$Cohort3$Meta$decision
#> [1] "GO_SUP" "GO_SUP" "GO_SUP"
#>
#> $Stage_Data$Cohort3$Meta$decision_hist1
#> [1] "STOP_FUT" "none" "none"
#>
#> $Stage_Data$Cohort3$Meta$decision_hsit2
#> [1] "none" "none" "none"
#>
#> $Stage_Data$Cohort3$Meta$start_n
#> [1] 45
#>
#> $Stage_Data$Cohort3$Meta$start_time
#> [1] 5
#>
#> $Stage_Data$Cohort3$Meta$pat_enrolled
#> [1] 100
#>
#> $Stage_Data$Cohort3$Meta$sup_interim11list
#> $Stage_Data$Cohort3$Meta$sup_interim11list[[1]]
#> [,1]
#> [1,] FALSE
#> [2,] FALSE
#>
#>
#> $Stage_Data$Cohort3$Meta$fut_interim11list
#> $Stage_Data$Cohort3$Meta$fut_interim11list[[1]]
#> [,1]
#> [1,] TRUE
#>
#>
#> $Stage_Data$Cohort3$Meta$sup_interim11
#> [1] FALSE
#>
#> $Stage_Data$Cohort3$Meta$fut_interim11
#> [1] TRUE
#>
#> $Stage_Data$Cohort3$Meta$sup_interim21list
#> $Stage_Data$Cohort3$Meta$sup_interim21list[[1]]
#> [,1]
#> [1,] TRUE
#> [2,] TRUE
#>
#>
#> $Stage_Data$Cohort3$Meta$fut_interim21list
#> $Stage_Data$Cohort3$Meta$fut_interim21list[[1]]
#> [,1]
#> [1,] FALSE
#>
#>
#> $Stage_Data$Cohort3$Meta$sup_interim21
#> [1] TRUE
#>
#> $Stage_Data$Cohort3$Meta$fut_interim21
#> [1] FALSE
#>
#> $Stage_Data$Cohort3$Meta$decision_hist2
#> [1] "GO_SUP"
#>
#>
#> $Stage_Data$Cohort3$Arms
#> $Stage_Data$Cohort3$Arms$Comb
#> $Stage_Data$Cohort3$Arms$Comb$rr
#> [,1] [,2]
#> 0.100 0.450
#> 0.101 0.451
#> 0.102 0.452
#> 0.103 0.453
#> 0.104 0.454
#> [5,] 0.105 0.455
#> [5,] 0.106 0.456
#> [5,] 0.107 0.457
#> [5,] 0.108 0.458
#> [5,] 0.109 0.459
#> [5,] 0.110 0.460
#> [5,] 0.111 0.461
#> [5,] 0.112 0.462
#> [5,] 0.113 0.463
#> [5,] 0.114 0.464
#> [5,] 0.115 0.465
#> [5,] 0.116 0.466
#> [5,] 0.117 0.467
#> [5,] 0.118 0.468
#> [5,] 0.119 0.469
#> [5,] 0.120 0.470
#> [5,] 0.121 0.471
#> [5,] 0.122 0.472
#> [5,] 0.123 0.473
#> [5,] 0.124 0.474
#> [5,] 0.125 0.475
#> [5,] 0.126 0.476
#> [5,] 0.127 0.477
#> [5,] 0.128 0.478
#> [5,] 0.129 0.479
#> [5,] 0.130 0.480
#> [5,] 0.131 0.481
#> [5,] 0.132 0.482
#> [5,] 0.133 0.483
#> [5,] 0.134 0.484
#> [5,] 0.135 0.485
#> [5,] 0.136 0.486
#> [5,] 0.137 0.487
#> [5,] 0.138 0.488
#> [5,] 0.139 0.489
#> [5,] 0.140 0.490
#> [5,] 0.141 0.491
#> [5,] 0.142 0.492
#> [5,] 0.143 0.493
#> [5,] 0.144 0.494
#> [5,] 0.145 0.495
#> [5,] 0.146 0.496
#> [5,] 0.147 0.497
#> [5,] 0.148 0.498
#> [5,] 0.149 0.499
#> [5,] 0.150 0.500
#> [5,] 0.151 0.501
#> [5,] 0.152 0.502
#> [5,] 0.153 0.503
#> [5,] 0.154 0.504
#> [5,] 0.155 0.505
#> [5,] 0.156 0.506
#> [5,] 0.157 0.507
#> [5,] 0.158 0.508
#> [5,] 0.159 0.509
#> [5,] 0.160 0.510
#> [5,] 0.161 0.511
#> [5,] 0.162 0.512
#> [5,] 0.163 0.513
#> [5,] 0.164 0.514
#> [5,] 0.165 0.515
#> [5,] 0.166 0.516
#> [5,] 0.167 0.517
#> [5,] 0.168 0.518
#> [5,] 0.169 0.519
#> [5,] 0.170 0.520
#> [5,] 0.171 0.521
#> [5,] 0.172 0.522
#> [5,] 0.173 0.523
#> [5,] 0.174 0.524
#> [5,] 0.175 0.525
#> [5,] 0.176 0.526
#> [5,] 0.177 0.527
#> [5,] 0.178 0.528
#> [5,] 0.179 0.529
#> [5,] 0.180 0.530
#> [5,] 0.181 0.531
#> [5,] 0.182 0.532
#> [5,] 0.183 0.533
#> [5,] 0.184 0.534
#> [5,] 0.185 0.535
#> [5,] 0.186 0.536
#> [5,] 0.187 0.537
#> [5,] 0.188 0.538
#> [5,] 0.189 0.539
#> [5,] 0.190 0.540
#> [5,] 0.191 0.541
#> [5,] 0.192 0.542
#> [5,] 0.193 0.543
#> [5,] 0.194 0.544
#> [5,] 0.195 0.545
#> [5,] 0.196 0.546
#> [5,] 0.197 0.547
#> [5,] 0.198 0.548
#> [5,] 0.199 0.549
#> [5,] 0.200 0.550
#> [5,] 0.201 0.551
#> [5,] 0.202 0.552
#>
#> $Stage_Data$Cohort3$Arms$Comb$hist_observed
#> [1] 49
#>
#>
#> $Stage_Data$Cohort3$Arms$Plac
#> $Stage_Data$Cohort3$Arms$Plac$rr
#> [,1] [,2]
#> 0.100 0.200
#> 0.101 0.201
#> 0.102 0.202
#> 0.103 0.203
#> 0.104 0.204
#> [5,] 0.105 0.205
#> [5,] 0.106 0.206
#> [5,] 0.107 0.207
#> [5,] 0.108 0.208
#> [5,] 0.109 0.209
#> [5,] 0.110 0.210
#> [5,] 0.111 0.211
#> [5,] 0.112 0.212
#> [5,] 0.113 0.213
#> [5,] 0.114 0.214
#> [5,] 0.115 0.215
#> [5,] 0.116 0.216
#> [5,] 0.117 0.217
#> [5,] 0.118 0.218
#> [5,] 0.119 0.219
#> [5,] 0.120 0.220
#> [5,] 0.121 0.221
#> [5,] 0.122 0.222
#> [5,] 0.123 0.223
#> [5,] 0.124 0.224
#> [5,] 0.125 0.225
#> [5,] 0.126 0.226
#> [5,] 0.127 0.227
#> [5,] 0.128 0.228
#> [5,] 0.129 0.229
#> [5,] 0.130 0.230
#> [5,] 0.131 0.231
#> [5,] 0.132 0.232
#> [5,] 0.133 0.233
#> [5,] 0.134 0.234
#> [5,] 0.135 0.235
#> [5,] 0.136 0.236
#> [5,] 0.137 0.237
#> [5,] 0.138 0.238
#> [5,] 0.139 0.239
#> [5,] 0.140 0.240
#> [5,] 0.141 0.241
#> [5,] 0.142 0.242
#> [5,] 0.143 0.243
#> [5,] 0.144 0.244
#> [5,] 0.145 0.245
#> [5,] 0.146 0.246
#> [5,] 0.147 0.247
#> [5,] 0.148 0.248
#> [5,] 0.149 0.249
#> [5,] 0.150 0.250
#> [5,] 0.151 0.251
#> [5,] 0.152 0.252
#> [5,] 0.153 0.253
#> [5,] 0.154 0.254
#> [5,] 0.155 0.255
#> [5,] 0.156 0.256
#> [5,] 0.157 0.257
#> [5,] 0.158 0.258
#> [5,] 0.159 0.259
#> [5,] 0.160 0.260
#> [5,] 0.161 0.261
#> [5,] 0.162 0.262
#> [5,] 0.163 0.263
#> [5,] 0.164 0.264
#> [5,] 0.165 0.265
#> [5,] 0.166 0.266
#> [5,] 0.167 0.267
#> [5,] 0.168 0.268
#> [5,] 0.169 0.269
#> [5,] 0.170 0.270
#> [5,] 0.171 0.271
#> [5,] 0.172 0.272
#> [5,] 0.173 0.273
#> [5,] 0.174 0.274
#> [5,] 0.175 0.275
#> [5,] 0.176 0.276
#> [5,] 0.177 0.277
#> [5,] 0.178 0.278
#> [5,] 0.179 0.279
#> [5,] 0.180 0.280
#> [5,] 0.181 0.281
#> [5,] 0.182 0.282
#> [5,] 0.183 0.283
#> [5,] 0.184 0.284
#> [5,] 0.185 0.285
#> [5,] 0.186 0.286
#> [5,] 0.187 0.287
#> [5,] 0.188 0.288
#> [5,] 0.189 0.289
#> [5,] 0.190 0.290
#> [5,] 0.191 0.291
#> [5,] 0.192 0.292
#> [5,] 0.193 0.293
#> [5,] 0.194 0.294
#> [5,] 0.195 0.295
#> [5,] 0.196 0.296
#> [5,] 0.197 0.297
#> [5,] 0.198 0.298
#> [5,] 0.199 0.299
#> [5,] 0.200 0.300
#> [5,] 0.201 0.301
#> [5,] 0.202 0.302
#>
#> $Stage_Data$Cohort3$Arms$Plac$hist_observed
#> [1] 51
#>
#>
#>
#>
#> $Stage_Data$Cohort4
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta$decision
#> [1] "CONTINUE" "CONTINUE" "STOP_N"
#>
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta$decision_hist1
#> [1] "CONTINUE" "CONTINUE" "CONTINUE"
#>
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta$decision_hsit2
#> [1] "none" "none" "none"
#>
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta$start_n
#> [1] 90
#>
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta$start_time
#> [1] 10
#>
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta$pat_enrolled
#> [1] 100
#>
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta$sup_interim11list
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta$sup_interim11list[[1]]
#> [,1]
#> [1,] FALSE
#> [2,] FALSE
#>
#>
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta$fut_interim11list
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta$fut_interim11list[[1]]
#> [,1]
#> [1,] FALSE
#>
#>
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta$sup_interim11
#> [1] FALSE
#>
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta$fut_interim11
#> [1] FALSE
#>
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta$sup_interim21list
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta$sup_interim21list[[1]]
#> [,1]
#> [1,] FALSE
#> [2,] FALSE
#>
#>
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta$fut_interim21list
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta$fut_interim21list[[1]]
#> [,1]
#> [1,] FALSE
#>
#>
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta$sup_interim21
#> [1] FALSE
#>
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta$fut_interim21
#> [1] FALSE
#>
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta$decision_hist2
#> [1] "CONTINUE" "CONTINUE" "CONTINUE"
#>
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta$sup_interim12list
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta$sup_interim12list[[1]]
#> [,1]
#> [1,] FALSE
#> [2,] FALSE
#>
#>
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta$fut_interim12list
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta$fut_interim12list[[1]]
#> [,1]
#> [1,] FALSE
#>
#>
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta$sup_interim12
#> [1] FALSE
#>
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta$fut_interim12
#> [1] FALSE
#>
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta$sup_interim22list
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta$sup_interim22list[[1]]
#> [,1]
#> [1,] FALSE
#> [2,] FALSE
#>
#>
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta$fut_interim22list
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta$fut_interim22list[[1]]
#> [,1]
#> [1,] FALSE
#>
#>
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta$sup_interim22
#> [1] FALSE
#>
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta$fut_interim22
#> [1] FALSE
#>
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta$sup_interim13list
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta$sup_interim13list[[1]]
#> [,1]
#> [1,] FALSE
#> [2,] FALSE
#>
#>
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta$fut_interim13list
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta$fut_interim13list[[1]]
#> [,1]
#> [1,] NA
#>
#>
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta$sup_interim13
#> [1] FALSE
#>
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta$fut_interim13
#> [1] FALSE
#>
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta$sup_interim23list
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta$sup_interim23list[[1]]
#> [,1]
#> [1,] TRUE
#> [2,] FALSE
#>
#>
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta$fut_interim23list
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta$fut_interim23list[[1]]
#> [,1]
#> [1,] NA
#>
#>
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta$sup_interim23
#> [1] FALSE
#>
#> $Stage_Data$Cohort4$Meta$fut_interim23
#> [1] FALSE
#>
#>
#> $Stage_Data$Cohort4$Arms
#> $Stage_Data$Cohort4$Arms$Comb
#> $Stage_Data$Cohort4$Arms$Comb$rr
#> [,1] [,2]
#> 0.100 0.450
#> 0.101 0.451
#> 0.102 0.452
#> 0.103 0.453
#> 0.104 0.454
#> 0.105 0.455
#> 0.106 0.456
#> 0.107 0.457
#> 0.108 0.458
#> 0.109 0.459
#> [10,] 0.110 0.460
#> [10,] 0.111 0.461
#> [10,] 0.112 0.462
#> [10,] 0.113 0.463
#> [10,] 0.114 0.464
#> [10,] 0.115 0.465
#> [10,] 0.116 0.466
#> [10,] 0.117 0.467
#> [10,] 0.118 0.468
#> [10,] 0.119 0.469
#> [10,] 0.120 0.470
#> [10,] 0.121 0.471
#> [10,] 0.122 0.472
#> [10,] 0.123 0.473
#> [10,] 0.124 0.474
#> [10,] 0.125 0.475
#> [10,] 0.126 0.476
#> [10,] 0.127 0.477
#> [10,] 0.128 0.478
#> [10,] 0.129 0.479
#> [10,] 0.130 0.480
#> [10,] 0.131 0.481
#> [10,] 0.132 0.482
#> [10,] 0.133 0.483
#> [10,] 0.134 0.484
#> [10,] 0.135 0.485
#> [10,] 0.136 0.486
#> [10,] 0.137 0.487
#> [10,] 0.138 0.488
#> [10,] 0.139 0.489
#> [10,] 0.140 0.490
#> [10,] 0.141 0.491
#> [10,] 0.142 0.492
#> [10,] 0.143 0.493
#> [10,] 0.144 0.494
#> [10,] 0.145 0.495
#> [10,] 0.146 0.496
#> [10,] 0.147 0.497
#> [10,] 0.148 0.498
#> [10,] 0.149 0.499
#> [10,] 0.150 0.500
#> [10,] 0.151 0.501
#> [10,] 0.152 0.502
#> [10,] 0.153 0.503
#> [10,] 0.154 0.504
#> [10,] 0.155 0.505
#> [10,] 0.156 0.506
#> [10,] 0.157 0.507
#> [10,] 0.158 0.508
#> [10,] 0.159 0.509
#> [10,] 0.160 0.510
#> [10,] 0.161 0.511
#> [10,] 0.162 0.512
#> [10,] 0.163 0.513
#> [10,] 0.164 0.514
#> [10,] 0.165 0.515
#> [10,] 0.166 0.516
#> [10,] 0.167 0.517
#> [10,] 0.168 0.518
#> [10,] 0.169 0.519
#> [10,] 0.170 0.520
#> [10,] 0.171 0.521
#> [10,] 0.172 0.522
#> [10,] 0.173 0.523
#> [10,] 0.174 0.524
#> [10,] 0.175 0.525
#> [10,] 0.176 0.526
#> [10,] 0.177 0.527
#> [10,] 0.178 0.528
#> [10,] 0.179 0.529
#> [10,] 0.180 0.530
#> [10,] 0.181 0.531
#> [10,] 0.182 0.532
#> [10,] 0.183 0.533
#> [10,] 0.184 0.534
#> [10,] 0.185 0.535
#> [10,] 0.186 0.536
#> [10,] 0.187 0.537
#> [10,] 0.188 0.538
#> [10,] 0.189 0.539
#> [10,] 0.190 0.540
#> [10,] 0.191 0.541
#> [10,] 0.192 0.542
#> [10,] 0.193 0.543
#> [10,] 0.194 0.544
#> [10,] 0.195 0.545
#> [10,] 0.196 0.546
#> [10,] 0.197 0.547
#> [10,] 0.198 0.548
#> [10,] 0.199 0.549
#> [10,] 0.200 0.550
#> [10,] 0.201 0.551
#> [10,] 0.202 0.552
#>
#> $Stage_Data$Cohort4$Arms$Comb$hist_observed
#> [1] 51
#>
#>
#> $Stage_Data$Cohort4$Arms$Plac
#> $Stage_Data$Cohort4$Arms$Plac$rr
#> [,1] [,2]
#> 0.100 0.200
#> 0.101 0.201
#> 0.102 0.202
#> 0.103 0.203
#> 0.104 0.204
#> 0.105 0.205
#> 0.106 0.206
#> 0.107 0.207
#> 0.108 0.208
#> 0.109 0.209
#> [10,] 0.110 0.210
#> [10,] 0.111 0.211
#> [10,] 0.112 0.212
#> [10,] 0.113 0.213
#> [10,] 0.114 0.214
#> [10,] 0.115 0.215
#> [10,] 0.116 0.216
#> [10,] 0.117 0.217
#> [10,] 0.118 0.218
#> [10,] 0.119 0.219
#> [10,] 0.120 0.220
#> [10,] 0.121 0.221
#> [10,] 0.122 0.222
#> [10,] 0.123 0.223
#> [10,] 0.124 0.224
#> [10,] 0.125 0.225
#> [10,] 0.126 0.226
#> [10,] 0.127 0.227
#> [10,] 0.128 0.228
#> [10,] 0.129 0.229
#> [10,] 0.130 0.230
#> [10,] 0.131 0.231
#> [10,] 0.132 0.232
#> [10,] 0.133 0.233
#> [10,] 0.134 0.234
#> [10,] 0.135 0.235
#> [10,] 0.136 0.236
#> [10,] 0.137 0.237
#> [10,] 0.138 0.238
#> [10,] 0.139 0.239
#> [10,] 0.140 0.240
#> [10,] 0.141 0.241
#> [10,] 0.142 0.242
#> [10,] 0.143 0.243
#> [10,] 0.144 0.244
#> [10,] 0.145 0.245
#> [10,] 0.146 0.246
#> [10,] 0.147 0.247
#> [10,] 0.148 0.248
#> [10,] 0.149 0.249
#> [10,] 0.150 0.250
#> [10,] 0.151 0.251
#> [10,] 0.152 0.252
#> [10,] 0.153 0.253
#> [10,] 0.154 0.254
#> [10,] 0.155 0.255
#> [10,] 0.156 0.256
#> [10,] 0.157 0.257
#> [10,] 0.158 0.258
#> [10,] 0.159 0.259
#> [10,] 0.160 0.260
#> [10,] 0.161 0.261
#> [10,] 0.162 0.262
#> [10,] 0.163 0.263
#> [10,] 0.164 0.264
#> [10,] 0.165 0.265
#> [10,] 0.166 0.266
#> [10,] 0.167 0.267
#> [10,] 0.168 0.268
#> [10,] 0.169 0.269
#> [10,] 0.170 0.270
#> [10,] 0.171 0.271
#> [10,] 0.172 0.272
#> [10,] 0.173 0.273
#> [10,] 0.174 0.274
#> [10,] 0.175 0.275
#> [10,] 0.176 0.276
#> [10,] 0.177 0.277
#> [10,] 0.178 0.278
#> [10,] 0.179 0.279
#> [10,] 0.180 0.280
#> [10,] 0.181 0.281
#> [10,] 0.182 0.282
#> [10,] 0.183 0.283
#> [10,] 0.184 0.284
#> [10,] 0.185 0.285
#> [10,] 0.186 0.286
#> [10,] 0.187 0.287
#> [10,] 0.188 0.288
#> [10,] 0.189 0.289
#> [10,] 0.190 0.290
#> [10,] 0.191 0.291
#> [10,] 0.192 0.292
#> [10,] 0.193 0.293
#> [10,] 0.194 0.294
#> [10,] 0.195 0.295
#> [10,] 0.196 0.296
#> [10,] 0.197 0.297
#> [10,] 0.198 0.298
#> [10,] 0.199 0.299
#> [10,] 0.200 0.300
#> [10,] 0.201 0.301
#> [10,] 0.202 0.302
#>
#> $Stage_Data$Cohort4$Arms$Plac$hist_observed
#> [1] 49
#>
#>
#>
#>
#> $Stage_Data$Cohort5
#> $Stage_Data$Cohort5$Meta
#> $Stage_Data$Cohort5$Meta$decision
#> [1] "GO_SUP" "GO_SUP" "GO_SUP"
#>
#> $Stage_Data$Cohort5$Meta$decision_hist1
#> [1] "CONTINUE" "none" "none"
#>
#> $Stage_Data$Cohort5$Meta$decision_hsit2
#> [1] "none" "none" "none"
#>
#> $Stage_Data$Cohort5$Meta$start_n
#> [1] 135
#>
#> $Stage_Data$Cohort5$Meta$start_time
#> [1] 15
#>
#> $Stage_Data$Cohort5$Meta$pat_enrolled
#> [1] 100
#>
#> $Stage_Data$Cohort5$Meta$sup_interim11list
#> $Stage_Data$Cohort5$Meta$sup_interim11list[[1]]
#> [,1]
#> [1,] FALSE
#> [2,] FALSE
#>
#>
#> $Stage_Data$Cohort5$Meta$fut_interim11list
#> $Stage_Data$Cohort5$Meta$fut_interim11list[[1]]
#> [,1]
#> [1,] FALSE
#>
#>
#> $Stage_Data$Cohort5$Meta$sup_interim11
#> [1] FALSE
#>
#> $Stage_Data$Cohort5$Meta$fut_interim11
#> [1] FALSE
#>
#> $Stage_Data$Cohort5$Meta$sup_interim21list
#> $Stage_Data$Cohort5$Meta$sup_interim21list[[1]]
#> [,1]
#> [1,] TRUE
#> [2,] TRUE
#>
#>
#> $Stage_Data$Cohort5$Meta$fut_interim21list
#> $Stage_Data$Cohort5$Meta$fut_interim21list[[1]]
#> [,1]
#> [1,] FALSE
#>
#>
#> $Stage_Data$Cohort5$Meta$sup_interim21
#> [1] TRUE
#>
#> $Stage_Data$Cohort5$Meta$fut_interim21
#> [1] FALSE
#>
#> $Stage_Data$Cohort5$Meta$decision_hist2
#> [1] "GO_SUP"
#>
#>
#> $Stage_Data$Cohort5$Arms
#> $Stage_Data$Cohort5$Arms$Comb
#> $Stage_Data$Cohort5$Arms$Comb$rr
#> [,1] [,2]
#> 0.100 0.450
#> 0.101 0.451
#> 0.102 0.452
#> 0.103 0.453
#> 0.104 0.454
#> 0.105 0.455
#> 0.106 0.456
#> 0.107 0.457
#> 0.108 0.458
#> 0.109 0.459
#> 0.110 0.460
#> 0.111 0.461
#> 0.112 0.462
#> 0.113 0.463
#> 0.114 0.464
#> [15,] 0.115 0.465
#> [15,] 0.116 0.466
#> [15,] 0.117 0.467
#> [15,] 0.118 0.468
#> [15,] 0.119 0.469
#> [15,] 0.120 0.470
#> [15,] 0.121 0.471
#> [15,] 0.122 0.472
#> [15,] 0.123 0.473
#> [15,] 0.124 0.474
#> [15,] 0.125 0.475
#> [15,] 0.126 0.476
#> [15,] 0.127 0.477
#> [15,] 0.128 0.478
#> [15,] 0.129 0.479
#> [15,] 0.130 0.480
#> [15,] 0.131 0.481
#> [15,] 0.132 0.482
#> [15,] 0.133 0.483
#> [15,] 0.134 0.484
#> [15,] 0.135 0.485
#> [15,] 0.136 0.486
#> [15,] 0.137 0.487
#> [15,] 0.138 0.488
#> [15,] 0.139 0.489
#> [15,] 0.140 0.490
#> [15,] 0.141 0.491
#> [15,] 0.142 0.492
#> [15,] 0.143 0.493
#> [15,] 0.144 0.494
#> [15,] 0.145 0.495
#> [15,] 0.146 0.496
#> [15,] 0.147 0.497
#> [15,] 0.148 0.498
#> [15,] 0.149 0.499
#> [15,] 0.150 0.500
#> [15,] 0.151 0.501
#> [15,] 0.152 0.502
#> [15,] 0.153 0.503
#> [15,] 0.154 0.504
#> [15,] 0.155 0.505
#> [15,] 0.156 0.506
#> [15,] 0.157 0.507
#> [15,] 0.158 0.508
#> [15,] 0.159 0.509
#> [15,] 0.160 0.510
#> [15,] 0.161 0.511
#> [15,] 0.162 0.512
#> [15,] 0.163 0.513
#> [15,] 0.164 0.514
#> [15,] 0.165 0.515
#> [15,] 0.166 0.516
#> [15,] 0.167 0.517
#> [15,] 0.168 0.518
#> [15,] 0.169 0.519
#> [15,] 0.170 0.520
#> [15,] 0.171 0.521
#> [15,] 0.172 0.522
#> [15,] 0.173 0.523
#> [15,] 0.174 0.524
#> [15,] 0.175 0.525
#> [15,] 0.176 0.526
#> [15,] 0.177 0.527
#> [15,] 0.178 0.528
#> [15,] 0.179 0.529
#> [15,] 0.180 0.530
#> [15,] 0.181 0.531
#> [15,] 0.182 0.532
#> [15,] 0.183 0.533
#> [15,] 0.184 0.534
#> [15,] 0.185 0.535
#> [15,] 0.186 0.536
#> [15,] 0.187 0.537
#> [15,] 0.188 0.538
#> [15,] 0.189 0.539
#> [15,] 0.190 0.540
#> [15,] 0.191 0.541
#> [15,] 0.192 0.542
#> [15,] 0.193 0.543
#> [15,] 0.194 0.544
#> [15,] 0.195 0.545
#> [15,] 0.196 0.546
#> [15,] 0.197 0.547
#> [15,] 0.198 0.548
#> [15,] 0.199 0.549
#> [15,] 0.200 0.550
#> [15,] 0.201 0.551
#> [15,] 0.202 0.552
#>
#> $Stage_Data$Cohort5$Arms$Comb$hist_observed
#> [1] 45
#>
#>
#> $Stage_Data$Cohort5$Arms$Plac
#> $Stage_Data$Cohort5$Arms$Plac$rr
#> [,1] [,2]
#> 0.100 0.200
#> 0.101 0.201
#> 0.102 0.202
#> 0.103 0.203
#> 0.104 0.204
#> 0.105 0.205
#> 0.106 0.206
#> 0.107 0.207
#> 0.108 0.208
#> 0.109 0.209
#> 0.110 0.210
#> 0.111 0.211
#> 0.112 0.212
#> 0.113 0.213
#> 0.114 0.214
#> [15,] 0.115 0.215
#> [15,] 0.116 0.216
#> [15,] 0.117 0.217
#> [15,] 0.118 0.218
#> [15,] 0.119 0.219
#> [15,] 0.120 0.220
#> [15,] 0.121 0.221
#> [15,] 0.122 0.222
#> [15,] 0.123 0.223
#> [15,] 0.124 0.224
#> [15,] 0.125 0.225
#> [15,] 0.126 0.226
#> [15,] 0.127 0.227
#> [15,] 0.128 0.228
#> [15,] 0.129 0.229
#> [15,] 0.130 0.230
#> [15,] 0.131 0.231
#> [15,] 0.132 0.232
#> [15,] 0.133 0.233
#> [15,] 0.134 0.234
#> [15,] 0.135 0.235
#> [15,] 0.136 0.236
#> [15,] 0.137 0.237
#> [15,] 0.138 0.238
#> [15,] 0.139 0.239
#> [15,] 0.140 0.240
#> [15,] 0.141 0.241
#> [15,] 0.142 0.242
#> [15,] 0.143 0.243
#> [15,] 0.144 0.244
#> [15,] 0.145 0.245
#> [15,] 0.146 0.246
#> [15,] 0.147 0.247
#> [15,] 0.148 0.248
#> [15,] 0.149 0.249
#> [15,] 0.150 0.250
#> [15,] 0.151 0.251
#> [15,] 0.152 0.252
#> [15,] 0.153 0.253
#> [15,] 0.154 0.254
#> [15,] 0.155 0.255
#> [15,] 0.156 0.256
#> [15,] 0.157 0.257
#> [15,] 0.158 0.258
#> [15,] 0.159 0.259
#> [15,] 0.160 0.260
#> [15,] 0.161 0.261
#> [15,] 0.162 0.262
#> [15,] 0.163 0.263
#> [15,] 0.164 0.264
#> [15,] 0.165 0.265
#> [15,] 0.166 0.266
#> [15,] 0.167 0.267
#> [15,] 0.168 0.268
#> [15,] 0.169 0.269
#> [15,] 0.170 0.270
#> [15,] 0.171 0.271
#> [15,] 0.172 0.272
#> [15,] 0.173 0.273
#> [15,] 0.174 0.274
#> [15,] 0.175 0.275
#> [15,] 0.176 0.276
#> [15,] 0.177 0.277
#> [15,] 0.178 0.278
#> [15,] 0.179 0.279
#> [15,] 0.180 0.280
#> [15,] 0.181 0.281
#> [15,] 0.182 0.282
#> [15,] 0.183 0.283
#> [15,] 0.184 0.284
#> [15,] 0.185 0.285
#> [15,] 0.186 0.286
#> [15,] 0.187 0.287
#> [15,] 0.188 0.288
#> [15,] 0.189 0.289
#> [15,] 0.190 0.290
#> [15,] 0.191 0.291
#> [15,] 0.192 0.292
#> [15,] 0.193 0.293
#> [15,] 0.194 0.294
#> [15,] 0.195 0.295
#> [15,] 0.196 0.296
#> [15,] 0.197 0.297
#> [15,] 0.198 0.298
#> [15,] 0.199 0.299
#> [15,] 0.200 0.300
#> [15,] 0.201 0.301
#> [15,] 0.202 0.302
#>
#> $Stage_Data$Cohort5$Arms$Plac$hist_observed
#> [1] 46
#>
#>
#>
#>
#>
#> $Pat_Data
#> PatID ArrivalTime Cohort Arm RespHist1 RespHist2 HistMissing
#> 1 1 0.04985234 1 Comb 0 0 0
#> 2 2 0.09706144 2 Comb 0 1 0
#> 3 3 0.22113866 1 Plac 1 1 0
#> 4 4 0.31123881 2 Plac 0 0 1
#> 5 5 0.43650828 1 Comb 0 1 0
#> 6 6 0.52549449 2 Comb 0 1 1
#> 7 7 0.61387263 2 Plac 0 0 0
#> 8 8 0.75194476 1 Plac 0 0 0
#> 9 9 0.82100577 1 Comb 0 0 0
#> 10 10 1.12343629 2 Plac 0 0 1
#> 11 11 1.17624920 1 Plac 0 1 0
#> 12 12 1.27284705 2 Comb 0 0 0
#> 13 13 1.34702103 1 Comb 0 1 0
#> 14 14 1.35570735 1 Plac 0 0 0
#> 15 15 1.40623466 2 Plac 0 0 0
#> 16 16 1.68049670 2 Comb 0 0 1
#> 17 17 1.75542365 1 Plac 0 1 0
#> 18 18 1.95763466 2 Plac 0 0 1
#> 19 19 2.00707586 2 Comb 1 1 0
#> 20 20 2.22295662 1 Comb 0 0 0
#> 21 21 2.31699422 2 Comb 0 0 0
#> 22 22 2.42127316 2 Plac 0 0 0
#> 23 23 2.69203992 1 Comb 0 0 0
#> 24 24 2.81970413 1 Plac 1 0 0
#> 25 25 2.84035787 2 Comb 0 0 0
#> 26 26 2.93518792 1 Plac 0 0 0
#> 27 27 2.94327273 2 Plac 0 0 0
#> 28 28 3.09936682 1 Comb 1 1 0
#> 29 29 3.14248183 2 Plac 0 0 0
#> 30 30 3.14786843 1 Plac 1 1 0
#> 31 31 3.30162122 1 Comb 0 1 0
#> 32 32 3.34039347 2 Comb 0 1 0
#> 33 33 3.65566778 1 Comb 0 0 0
#> 34 34 3.76743470 2 Comb 0 0 0
#> 35 35 3.88638118 1 Plac 1 1 0
#> 36 36 3.94725605 2 Plac 0 0 0
#> 37 37 4.24352326 2 Comb 0 0 0
#> 38 38 4.35000190 1 Plac 0 0 0
#> 39 39 4.40385765 1 Comb 0 0 1
#> 40 40 4.51926319 2 Plac 0 0 0
#> 41 41 4.59473076 1 Comb 0 0 0
#> 42 42 4.62824968 1 Plac 0 0 0
#> 43 43 4.72263948 2 Plac 0 0 0
#> 44 44 4.75045743 2 Comb 0 0 0
#> 45 45 4.94396898 1 Plac 0 0 0
#> 46 46 5.19864337 1 Comb 0 0 1
#> 47 47 5.22471912 2 Comb 0 1 1
#> 48 48 5.29445924 2 Plac 0 0 0
#> 49 49 5.35299996 3 Comb 0 0 1
#> 50 50 5.52025719 1 Plac 0 0 0
#> 51 51 5.78822028 3 Plac 0 0 0
#> 52 52 5.82117996 1 Comb 0 0 1
#> 53 53 5.83804922 2 Plac 0 0 0
#> 54 54 5.93942600 3 Comb 0 1 0
#> 55 55 6.10079813 3 Plac 0 0 0
#> 56 56 6.20124039 1 Plac 0 0 0
#> 57 57 6.65948901 2 Comb 0 0 0
#> 58 58 6.74210963 3 Plac 0 0 0
#> 59 59 6.78547412 1 Plac 0 0 0
#> 60 60 6.84285975 2 Plac 0 0 0
#> 61 61 6.91054632 1 Comb 0 1 0
#> 62 62 6.91277719 3 Comb 0 0 1
#> 63 63 6.94200676 2 Comb 0 0 0
#> 64 64 7.05901901 2 Comb 0 1 0
#> 65 65 7.06847789 1 Plac 0 0 0
#> 66 66 7.07857313 1 Comb 0 1 0
#> 67 67 7.13433970 3 Comb 0 0 0
#> 68 68 7.31232403 3 Plac 0 0 0
#> 69 69 7.46343623 2 Plac 0 0 0
#> 70 70 7.71382465 3 Plac 1 1 0
#> 71 71 7.74667418 1 Plac 0 0 0
#> 72 72 7.87675925 3 Comb 0 0 0
#> 73 73 8.07962711 2 Comb 0 0 0
#> 74 74 8.16393814 1 Comb 1 1 0
#> 75 75 8.33358519 2 Plac 0 0 0
#> 76 76 8.37757640 1 Comb 0 0 0
#> 77 77 8.38044455 2 Comb 0 0 1
#> 78 78 8.58069988 3 Comb 0 0 0
#> 79 79 8.63190242 3 Plac 0 0 0
#> 80 80 8.68145997 2 Plac 0 1 0
#> 81 81 8.92480418 1 Plac 0 0 0
#> 82 82 9.03474042 2 Plac 0 0 0
#> 83 83 9.12491855 3 Comb 0 0 0
#> 84 84 9.26022085 1 Comb 0 1 0
#> 85 85 9.48284591 3 Plac 0 0 0
#> 86 86 9.49109797 1 Plac 0 1 1
#> 87 87 9.57617375 2 Comb 0 0 0
#> 88 88 9.60540687 1 Plac 0 0 0
#> 89 89 9.69814509 2 Plac 0 0 1
#> 90 90 9.95258732 3 Plac 0 0 0
#> 91 91 10.14944533 2 Plac 0 0 0
#> 92 92 10.21535592 1 Comb 0 1 0
#> 93 93 10.31897010 3 Plac 1 1 0
#> 94 94 10.37294183 4 Plac 0 0 0
#> 95 95 10.38590840 2 Comb 1 1 0
#> 96 96 10.38741275 4 Comb 0 0 0
#> 97 97 10.64376042 1 Plac 0 0 1
#> 98 98 10.73179410 3 Comb 0 1 0
#> 99 99 10.97537253 4 Comb 1 1 1
#> 100 100 11.23979239 2 Plac 1 1 0
#> 101 101 11.27402624 3 Plac 0 0 0
#> 102 102 11.33617344 1 Plac 0 0 0
#> 103 103 11.42895001 4 Plac 0 0 0
#> 104 104 11.61986473 3 Comb 0 1 0
#> 105 105 11.62324224 1 Comb 0 1 0
#> 106 106 11.81540461 2 Comb 0 0 0
#> 107 107 11.86022303 2 Comb 0 1 0
#> 108 108 11.97450779 1 Plac 0 0 1
#> 109 109 12.10704624 2 Plac 0 0 0
#> 110 110 12.22909608 3 Comb 0 0 0
#> 111 111 12.23306015 1 Comb 0 0 0
#> 112 112 12.39032805 3 Plac 0 0 0
#> 113 113 12.44604967 4 Plac 0 0 1
#> 114 114 12.64120043 4 Comb 0 0 0
#> 115 115 12.86272593 1 Comb 0 0 0
#> 116 116 12.94474464 2 Plac 1 1 0
#> 117 117 12.99820583 4 Comb 0 0 0
#> 118 118 13.12933518 3 Comb 0 0 0
#> 119 119 13.28118173 3 Plac 0 0 0
#> 120 120 13.28306639 1 Plac 0 0 1
#> 121 121 13.41273583 4 Plac 0 0 0
#> 122 122 13.43509005 2 Comb 0 1 0
#> 123 123 13.44240344 3 Plac 0 0 0
#> 124 124 13.49167487 2 Comb 0 1 0
#> 125 125 13.63061815 2 Plac 0 0 0
#> 126 126 13.78939276 1 Comb 0 1 0
#> 127 127 14.22310761 1 Plac 0 0 0
#> 128 128 14.23431425 3 Comb 0 0 0
#> 129 129 14.26267106 4 Plac 0 0 0
#> 130 130 14.44991523 4 Comb 1 1 0
#> 131 131 14.71989635 1 Comb 0 1 1
#> 132 132 14.76524302 3 Plac 0 0 0
#> 133 133 14.78244703 2 Plac 0 0 1
#> 134 134 14.89270290 3 Comb 0 0 0
#> 135 135 14.97407176 2 Comb 0 0 0
#> 136 136 15.14244073 1 Plac 0 0 1
#> 137 137 15.46831623 1 Comb 0 0 0
#> 138 138 15.51582254 2 Plac 0 0 0
#> 139 139 15.57708874 3 Comb 0 0 0
#> 140 140 15.66537344 4 Plac 0 1 1
#> 141 141 15.70293333 3 Plac 0 0 0
#> 142 142 15.80642209 2 Comb 0 1 0
#> 143 143 15.90261663 5 Comb 0 0 0
#> 144 144 15.90700610 4 Comb 0 1 0
#> 145 145 16.05333564 5 Plac 0 0 0
#> 146 146 16.11443714 2 Plac 0 1 0
#> 147 147 16.15750372 5 Comb 0 0 0
#> 148 148 16.35672799 4 Comb 0 0 0
#> 149 149 16.36764318 3 Comb 0 1 0
#> 150 150 16.39118407 4 Plac 0 0 0
#> 151 151 16.48131528 5 Plac 0 0 0
#> 152 152 16.55422710 1 Comb 0 0 0
#> 153 153 16.72494366 2 Comb 0 0 1
#> 154 154 17.07648250 1 Plac 0 0 1
#> 155 155 17.17903785 3 Plac 0 0 0
#> 156 156 17.24309810 2 Comb 0 1 1
#> 157 157 17.27489485 3 Comb 0 1 0
#> 158 158 17.34905861 4 Plac 0 0 0
#> 159 159 17.68458540 4 Comb 0 0 0
#> 160 160 17.94445593 3 Plac 0 0 0
#> 161 161 17.96608866 5 Comb 0 0 0
#> 162 162 17.99916904 1 Comb 0 1 0
#> 163 163 18.01400101 1 Plac 0 0 0
#> 164 164 18.15810394 2 Plac 1 1 0
#> 165 165 18.16404762 5 Plac 1 1 1
#> 166 166 18.20170092 4 Plac 0 0 0
#> 167 167 18.37686942 3 Comb 0 1 1
#> 168 168 18.43653474 4 Comb 0 0 0
#> 169 169 18.50281286 2 Comb 0 1 0
#> 170 170 18.62557459 5 Plac 0 0 0
#> 171 171 18.73199042 5 Comb 0 1 1
#> 172 172 19.02445358 1 Comb 0 0 0
#> 173 173 19.35484315 3 Plac 0 0 0
#> 174 174 19.35947321 2 Plac 0 1 0
#> 175 175 19.55804128 1 Plac 0 0 0
#> 176 176 19.60026891 4 Comb 0 0 0
#> 177 177 19.61091147 2 Comb 0 0 1
#> 178 178 19.78408383 5 Comb 0 1 0
#> 179 179 19.88118447 3 Plac 0 0 0
#> 180 180 19.92861297 1 Comb 0 1 0
#> 181 181 20.01033795 2 Plac 0 1 0
#> 182 182 20.01788213 4 Plac 0 0 0
#> 183 183 20.07323815 5 Plac 0 0 1
#> 184 184 20.09891175 1 Plac 0 0 1
#> 185 185 20.30160027 3 Comb 0 1 0
#> 186 186 20.34023417 2 Plac 1 1 1
#> 187 187 20.60156907 1 Comb 0 0 1
#> 188 188 20.78870053 4 Comb 0 0 0
#> 189 189 20.87518604 2 Comb 1 1 0
#> 190 190 21.08234013 1 Plac 0 0 0
#> 191 191 21.12027275 3 Plac 0 0 1
#> 192 192 21.33998413 3 Comb 0 0 0
#> 193 193 21.41958149 5 Comb 0 0 1
#> 194 194 21.74009947 5 Plac 0 0 0
#> 195 195 21.89145122 4 Plac 0 0 0
#> 196 196 21.89736802 2 Comb 0 1 0
#> 197 197 21.92066319 3 Plac 0 0 1
#> 198 198 21.93392329 4 Comb 0 0 1
#> 199 199 22.02771326 1 Plac 1 0 1
#> 200 200 22.08845875 5 Plac 0 0 0
#> 201 201 22.28650271 1 Comb 0 1 0
#> 202 202 22.37969657 2 Plac 0 0 0
#> 203 203 22.54130234 3 Comb 0 0 1
#> 204 204 22.57507904 4 Plac 0 0 0
#> 205 205 22.58181703 5 Comb 0 0 0
#> 206 206 22.66723650 2 Comb 0 0 1
#> 207 207 22.95910820 5 Plac 0 1 0
#> 208 208 23.00547667 4 Comb 0 1 1
#> 209 209 23.06175599 4 Plac 0 0 0
#> 210 210 23.55356161 3 Comb 0 0 1
#> 211 211 23.74496538 5 Comb 0 1 0
#> 212 212 23.78120419 3 Plac 0 0 0
#> 213 213 23.91514833 1 Comb 0 1 1
#> 214 214 23.93241911 1 Plac 0 0 1
#> 215 215 23.96277823 2 Plac 0 0 0
#> 216 216 23.99121683 3 Comb 0 1 0
#> 217 217 24.01394969 2 Comb 1 1 0
#> 218 218 24.02380343 3 Plac 0 0 0
#> 219 219 24.12195260 2 Plac 0 0 1
#> 220 220 24.41718340 5 Plac 0 0 1
#> 221 221 24.45451874 1 Plac 0 0 1
#> 222 222 24.52677499 1 Comb 1 1 0
#> 223 223 24.74884767 4 Comb 0 0 0
#> 224 224 24.87816445 5 Comb 0 0 0
#> 225 225 24.98674324 4 Plac 0 0 1
#> 226 226 25.02719550 1 Comb 0 1 0
#> 227 227 25.05919284 3 Comb 0 1 1
#> 228 228 25.13650231 3 Plac 0 0 0
#> 229 229 25.23848030 1 Plac 0 0 0
#> 230 230 25.34861880 5 Comb 0 1 0
#> 231 231 25.39068498 2 Comb 0 1 0
#> 232 232 25.43422306 2 Plac 0 0 0
#> 233 233 25.43704204 4 Plac 0 0 0
#> 234 234 25.77485523 4 Comb 0 1 0
#> 235 235 26.05877193 5 Plac 0 0 1
#> 236 236 26.07498036 1 Comb 0 1 0
#> 237 237 26.22185127 2 Comb 0 1 0
#> 238 238 26.23109866 4 Comb 0 1 0
#> 239 239 26.38081114 5 Comb 1 1 0
#> 240 240 26.38663869 4 Plac 0 0 1
#> 241 241 26.44424895 2 Plac 0 0 0
#> 242 242 26.70322615 3 Plac 0 0 0
#> 243 243 26.71400493 3 Comb 0 1 0
#> 244 244 27.05014777 5 Plac 0 0 0
#> 245 245 27.18925706 1 Plac 0 0 0
#> 246 246 27.49418876 4 Plac 1 1 0
#> 247 247 27.75047559 3 Plac 0 1 0
#> 248 248 27.77106367 2 Comb 0 1 0
#> 249 249 27.79956064 5 Comb 0 0 0
#> 250 250 27.81878971 3 Comb 0 0 0
#> 251 251 27.82298582 1 Plac 1 1 1
#> 252 252 27.89851905 5 Plac 0 0 0
#> 253 253 28.03331255 1 Comb 0 0 0
#> 254 254 28.05336295 2 Plac 0 0 1
#> 255 255 28.24196574 4 Comb 0 0 0
#> 256 256 28.26648697 4 Comb 0 0 1
#> 257 257 28.36804385 2 Plac 0 0 0
#> 258 258 28.38533469 5 Comb 0 0 0
#> 259 259 28.46051138 1 Plac 0 0 0
#> 260 260 28.72506251 3 Plac 1 1 1
#> 261 261 28.95207368 5 Plac 0 0 0
#> 262 262 29.20004413 1 Comb 1 1 0
#> 263 263 29.37563893 3 Comb 0 1 0
#> 264 264 29.46428640 2 Comb 0 0 0
#> 265 265 29.47181579 4 Plac 0 0 0
#> 266 266 29.59012859 1 Plac 0 0 0
#> 267 267 29.63499705 3 Plac 0 0 0
#> 268 268 29.65282624 1 Comb 0 1 0
#> 269 269 29.69566491 4 Plac 0 0 0
#> 270 270 29.83291351 2 Plac 0 0 0
#> 271 271 30.07639556 4 Comb 0 0 0
#> 272 272 30.14337938 5 Comb 0 0 0
#> 273 273 30.25284327 3 Comb 0 0 1
#> 274 274 30.49476796 2 Comb 0 1 1
#> 275 275 30.68795932 5 Plac 0 0 1
#> 276 276 30.76138834 4 Comb 0 0 0
#> 277 277 30.78110212 4 Plac 0 0 1
#> 278 278 30.87609001 1 Plac 0 1 0
#> 279 279 30.96483962 5 Comb 0 1 0
#> 280 280 31.08328196 3 Comb 0 0 0
#> 281 281 31.08821818 2 Plac 0 1 1
#> 282 282 31.14018286 2 Comb 0 0 0
#> 283 283 31.23942929 1 Comb 0 0 1
#> 284 284 31.43212030 5 Plac 1 1 1
#> 285 285 31.50789829 3 Plac 0 0 1
#> 286 286 31.56951222 1 Comb 0 0 1
#> 287 287 31.87410547 4 Comb 0 1 1
#> 288 288 31.92470057 4 Plac 0 0 0
#> 289 289 32.02561807 2 Comb 0 1 1
#> 290 290 32.04766077 1 Plac 0 1 0
#> 291 291 32.14582051 5 Plac 0 0 0
#> 292 292 32.29845710 3 Plac 0 1 0
#> 293 293 32.39102686 3 Comb 0 0 1
#> 294 294 32.73665822 2 Plac 0 0 0
#> 295 295 32.76517366 5 Comb 0 1 0
#> 296 296 32.80469137 3 Comb 0 1 0
#> 297 297 32.94709696 4 Comb 0 0 0
#> 298 298 33.12674088 4 Plac 0 1 0
#> 299 299 33.19585818 5 Plac 0 0 0
#> 300 300 33.33736722 1 Plac 0 0 1
#> 301 301 33.38858129 3 Plac 0 0 0
#> 302 302 33.62810103 2 Comb 0 1 0
#> 303 303 33.84964013 5 Comb 0 1 1
#> 304 304 33.85253677 1 Comb 0 0 0
#> 305 305 33.91601656 2 Plac 0 0 0
#> 306 306 33.94720716 5 Comb 0 1 0
#> 307 307 34.07623005 4 Plac 0 0 0
#> 308 308 34.26496682 1 Plac 0 0 1
#> 309 309 34.36645082 2 Comb 0 1 1
#> 310 310 34.45677128 3 Comb 1 1 1
#> 311 311 34.69079494 3 Plac 0 0 0
#> 312 312 34.79028280 5 Plac 0 0 0
#> 313 313 34.84937435 4 Comb 0 1 0
#> 314 314 34.93284002 2 Plac 0 0 1
#> 315 315 34.99423577 1 Comb 0 0 0
#> 316 316 35.03091216 5 Comb 0 1 0
#> 317 317 35.08906560 5 Plac 1 1 1
#> 318 318 35.09676037 3 Comb 0 0 1
#> 319 319 35.19009972 2 Comb 0 0 0
#> 320 320 35.27421407 2 Plac 0 0 1
#> 321 321 35.46179443 1 Plac 0 0 0
#> 322 322 35.53725283 4 Comb 0 0 1
#> 323 323 35.64243349 1 Comb 1 1 0
#> 324 324 35.70822028 3 Plac 0 0 0
#> 325 325 36.03027533 4 Plac 0 1 0
#> 326 326 36.08977531 5 Comb 0 0 0
#> 327 327 36.11590085 3 Comb 0 1 0
#> 328 328 36.19128310 4 Comb 0 1 1
#> 329 329 36.28775090 3 Plac 0 0 0
#> 330 330 36.47206855 5 Plac 1 1 0
#> 331 331 36.54610030 2 Plac 0 0 0
#> 332 332 36.67029870 1 Plac 1 0 0
#> 333 333 36.89593695 1 Comb 0 0 0
#> 334 334 37.01351857 2 Comb 0 0 0
#> 335 335 37.05515118 4 Plac 0 0 0
#> 336 336 37.07494102 1 Plac 1 0 0
#> 337 337 37.11009672 3 Plac 0 0 1
#> 338 338 37.43433138 4 Plac 0 0 0
#> 339 339 37.50569358 2 Plac 0 0 0
#> 340 340 37.62549835 1 Comb 0 1 1
#> 341 341 37.69488561 5 Plac 0 0 0
#> 342 342 37.84991158 3 Comb 0 1 0
#> 343 343 38.10969740 2 Comb 0 0 0
#> 344 344 38.26002955 5 Comb 0 0 0
#> 345 345 38.28724865 4 Comb 1 1 1
#> 346 346 38.30279103 1 Comb 0 1 0
#> 347 347 38.32566641 4 Plac 0 0 1
#> 348 348 38.41422390 4 Comb 1 1 0
#> 349 349 38.84291492 2 Comb 0 0 0
#> 350 350 38.92469386 5 Comb 0 0 0
#> 351 351 38.94498947 5 Plac 0 0 0
#> 352 352 39.11313333 2 Plac 0 0 1
#> 353 353 39.16984506 3 Comb 0 1 0
#> 354 354 39.21303716 1 Plac 0 0 0
#> 355 355 39.44194749 3 Plac 1 1 0
#> 356 356 39.56817133 1 Comb 0 0 1
#> 357 357 39.67909504 1 Plac 1 0 0
#> 358 358 39.88612333 5 Plac 0 0 0
#> 359 359 39.92495554 3 Comb 0 0 0
#> 360 360 39.96222032 4 Plac 1 1 0
#> 361 361 40.03850749 2 Comb 0 1 0
#> 362 362 40.07160292 5 Comb 0 1 0
#> 363 363 40.08725358 3 Plac 0 0 0
#> 364 364 40.31059331 2 Plac 0 0 0
#> 365 365 40.49835740 4 Comb 1 1 1
#> 366 366 40.73490911 2 Comb 0 0 0
#> 367 367 40.79502050 4 Plac 0 0 0
#> 368 368 40.80304284 4 Comb 0 0 0
#> 369 369 40.95227078 2 Plac 0 1 0
#> 370 370 41.15217739 5 Plac 0 0 0
#> 371 371 41.33792637 3 Comb 0 1 0
#> 372 372 41.43424622 3 Plac 0 1 0
#> 373 373 41.50815557 1 Comb 0 1 0
#> 374 374 41.63333634 5 Comb 1 1 1
#> 375 375 41.67644562 1 Plac 0 0 1
#> 376 376 41.68363408 3 Plac 0 0 0
#> 377 377 41.70067516 2 Plac 0 0 0
#> 378 378 41.80904586 1 Comb 0 1 0
#> 379 379 42.00042439 5 Plac 0 1 0
#> 380 380 42.15808217 5 Comb 0 0 0
#> 381 381 42.33439078 4 Comb 0 0 0
#> 382 382 42.76354236 3 Comb 0 0 0
#> 383 383 42.80622639 4 Plac 0 0 0
#> 384 384 42.82047702 1 Plac 0 0 0
#> 385 385 42.84510003 2 Comb 0 1 0
#> 386 386 42.87349566 3 Plac 1 0 0
#> 387 387 42.98515065 2 Plac 0 0 0
#> 388 388 43.09451328 5 Plac 0 1 0
#> 389 389 43.17242797 4 Comb 0 1 1
#> 390 390 43.17537071 3 Comb 0 1 0
#> 391 391 43.30641837 4 Plac 0 1 0
#> 392 392 43.40060145 1 Plac 0 0 0
#> 393 393 43.42322954 4 Comb 0 0 0
#> 394 394 43.59440713 4 Plac 0 0 1
#> 395 395 43.67275103 5 Comb 0 1 0
#> 396 396 43.86682953 5 Plac 0 0 0
#> 397 397 44.12134445 3 Plac 0 0 0
#> 398 398 44.14469162 3 Comb 0 1 0
#> 399 399 44.34696444 4 Comb 0 1 1
#> 400 400 44.37553327 5 Plac 0 0 0
#> 401 401 44.38146078 5 Comb 0 0 0
#> 402 402 44.45506804 3 Comb 0 0 0
#> 403 403 44.60245011 4 Plac 1 1 0
#> 404 404 44.81082186 3 Plac 0 0 0
#> 405 405 44.93970391 4 Comb 0 1 0
#> 406 406 45.02610208 4 Plac 0 1 0
#> 407 407 45.29026165 3 Plac 0 0 0
#> 408 408 45.29854609 3 Comb 0 0 0
#> 409 409 45.58640890 5 Plac 0 0 0
#> 410 410 45.63946740 5 Comb 0 0 1
#> 411 411 45.65707446 5 Comb 0 0 0
#> 412 412 45.69284600 3 Comb 0 0 0
#> 413 413 45.90499772 4 Comb 1 1 1
#> 414 414 45.92074740 3 Plac 1 1 0
#> 415 415 46.04959471 5 Plac 0 0 1
#> 416 416 46.12466396 4 Plac 0 0 1
#> 417 417 46.13788467 3 Plac 0 0 0
#> 418 418 46.16982333 4 Comb 0 0 0
#> 419 419 46.17667546 5 Plac 0 0 0
#> 420 420 46.19410765 5 Comb 0 0 0
#> 421 421 46.20006593 3 Comb 0 0 0
#> 422 422 46.76936133 4 Plac 0 0 1
#> 423 423 46.92875148 5 Comb 0 0 0
#> 424 424 47.00842339 5 Plac 0 0 0
#> 425 425 47.05898210 4 Plac 0 0 0
#> 426 426 47.38400375 4 Comb 0 0 0
#> 427 427 47.44620059 3 Comb 1 1 0
#> 428 428 47.44777162 3 Plac 0 0 0
#> 429 429 47.60275102 3 Plac 0 0 1
#> 430 430 47.60713303 3 Comb 1 1 0
#> 431 431 47.78891880 5 Comb 0 0 0
#> 432 432 47.83194080 4 Comb 0 1 0
#> 433 433 48.02517115 5 Plac 0 0 0
#> 434 434 48.21904734 4 Plac 0 0 0
#> 435 435 48.30754864 5 Comb 0 0 1
#> 436 436 48.45109956 4 Plac 0 0 0
#> 437 437 48.46196243 3 Plac 0 0 1
#> 438 438 48.59038457 5 Plac 1 1 1
#> 439 439 48.62936662 3 Comb 0 1 1
#> 440 440 48.69662797 4 Comb 0 1 0
#> 441 441 48.90021265 3 Comb 0 1 0
#> 442 442 49.27189657 5 Plac 0 1 0
#> 443 443 49.34423296 3 Plac 0 0 1
#> 444 444 49.35236455 4 Plac 0 1 0
#> 445 445 49.50287803 4 Comb 0 0 0
#> 446 446 49.54065463 5 Comb 0 1 0
#> 447 447 49.70757136 4 Plac 0 0 0
#> 448 448 49.91653840 3 Plac 0 1 1
#> 449 449 49.95508490 5 Plac 0 0 0
#> 450 450 49.99056360 4 Comb 0 0 1
#> 451 451 50.00166664 3 Comb 1 1 0
#> 452 452 50.34076453 5 Comb 1 1 0
#> 453 453 50.37279275 4 Comb 0 0 0
#> 454 454 50.40055035 3 Plac 0 0 0
#> 455 455 50.47396205 5 Comb 0 1 0
#> 456 456 50.76026871 4 Comb 0 0 0
#> 457 457 50.89444923 5 Plac 0 0 0
#> 458 458 50.90242755 4 Plac 0 0 0
#> 459 459 50.97051498 5 Plac 0 0 0
#> 460 460 51.10087603 4 Comb 0 0 0
#> 461 461 51.11241873 4 Plac 1 1 0
#> 462 462 51.49612889 5 Comb 0 0 0
#> 463 463 51.51306647 5 Plac 0 0 0
#> 464 464 51.58811540 5 Comb 0 0 0
#> 465 465 51.63083547 4 Comb 0 0 0
#> 466 466 51.78138399 4 Plac 0 0 0
#> 467 467 51.91227149 4 Comb 0 1 0
#> 468 468 51.98806618 5 Comb 0 0 1
#> 469 469 52.13607479 5 Plac 0 1 0
#> 470 470 52.18228235 4 Plac 0 0 0
#> 471 471 52.31579815 5 Plac 0 0 1
#> 472 472 52.35597495 4 Comb 0 1 0
#> 473 473 52.48179948 4 Plac 0 0 0
#> 474 474 52.79635958 5 Comb 1 1 0
#> 475 475 52.90065510 4 Comb 0 0 0
#> 476 476 52.97435570 4 Plac 0 0 1
#> 477 477 52.99409581 5 Plac 0 0 0
#> 478 478 53.00433403 5 Comb 0 1 0
#> 479 479 53.07544982 4 Plac 0 0 0
#> 480 480 53.16135161 5 Plac 0 0 0
#> 481 481 53.43560865 4 Comb 1 1 1
#> 482 482 53.51912972 5 Comb 0 0 0
#> 483 483 53.52107352 4 Plac 0 0 0
#> 484 484 53.58145658 4 Comb 0 1 0
#> 485 485 53.83075612 5 Plac 0 0 1
#> 486 486 53.83508334 5 Comb 0 0 0
#> 487 487 54.09221908 4 Comb 0 1 0
#> 488 488 54.10654422 5 Comb 0 1 0
#> 489 489 54.13480562 5 Plac 0 0 0
#> 490 490 54.19874548 5 Plac 0 0 0
#> 491 491 54.26708806 5 Comb 0 1 0
#> 492 492 54.34007577 5 Comb 0 0 0
#> 493 493 54.37470875 5 Plac 0 0 0
#> 494 494 54.44038450 5 Comb 0 0 1
#> 495 495 54.78743273 5 Plac 0 0 0
#> 496 496 55.06311354 5 Plac 0 0 0
#> 497 497 55.10943885 5 Comb 0 0 0
#> 498 498 55.17372906 5 Comb 0 0 0
#> 499 499 55.20339227 5 Plac 1 1 0
#> 500 500 55.24927422 5 Comb 0 1 0
#>