These functions help to filter and select columns with antibiotic test results that are of a specific antibiotic class, without the need to define the columns or antibiotic abbreviations.
ab_class(ab_class, only_rsi_columns = FALSE) aminoglycosides(only_rsi_columns = FALSE) betalactams(only_rsi_columns = FALSE) carbapenems(only_rsi_columns = FALSE) cephalosporins(only_rsi_columns = FALSE) cephalosporins_1st(only_rsi_columns = FALSE) cephalosporins_2nd(only_rsi_columns = FALSE) cephalosporins_3rd(only_rsi_columns = FALSE) cephalosporins_4th(only_rsi_columns = FALSE) cephalosporins_5th(only_rsi_columns = FALSE) fluoroquinolones(only_rsi_columns = FALSE) glycopeptides(only_rsi_columns = FALSE) macrolides(only_rsi_columns = FALSE) oxazolidinones(only_rsi_columns = FALSE) penicillins(only_rsi_columns = FALSE) tetracyclines(only_rsi_columns = FALSE)
Arguments
| ab_class | an antimicrobial class, such as |
|---|---|
| only_rsi_columns | a logical to indicate whether only columns of class |
Details
These functions can be used in data set calls for selecting columns and filtering rows, see Examples. They support base R, but work more convenient in dplyr functions such as select(), filter() and summarise().
All columns in the data in which these functions are called will be searched for known antibiotic names, abbreviations, brand names, and codes (ATC, EARS-Net, WHO, etc.) in the antibiotics data set. This means that a selector like e.g. aminoglycosides() will pick up column names like 'gen', 'genta', 'J01GB03', 'tobra', 'Tobracin', etc.
The group of betalactams consists of all carbapenems, cephalosporins and penicillins.
Stable Lifecycle
The lifecycle of this function is stable. In a stable function, major changes are unlikely. This means that the unlying code will generally evolve by adding new arguments; removing arguments or changing the meaning of existing arguments will be avoided.
If the unlying code needs breaking changes, they will occur gradually. For example, a argument will be deprecated and first continue to work, but will emit an message informing you of the change. Next, typically after at least one newly released version on CRAN, the message will be transformed to an error.
Reference Data Publicly Available
All reference data sets (about microorganisms, antibiotics, R/SI interpretation, EUCAST rules, etc.) in this AMR package are publicly and freely available. We continually export our data sets to formats for use in R, SPSS, SAS, Stata and Excel. We also supply flat files that are machine-readable and suitable for input in any software program, such as laboratory information systems. Please find all download links on our website, which is automatically updated with every code change.
Read more on Our Website!
On our website https://msberends.github.io/AMR/ you can find a comprehensive tutorial about how to conduct AMR data analysis, the complete documentation of all functions and an example analysis using WHONET data.
Examples
# `example_isolates` is a data set available in the AMR package. # See ?example_isolates. # Base R ------------------------------------------------------------------ # select columns 'IPM' (imipenem) and 'MEM' (meropenem) example_isolates[, carbapenems()]#>#> IPM MEM #> 1 <NA> <NA> #> 2 <NA> <NA> #> 3 <NA> <NA> #> 4 <NA> <NA> #> 5 <NA> <NA> #> 6 <NA> <NA> #> 7 <NA> <NA> #> 8 <NA> <NA> #> 9 <NA> <NA> #> 10 <NA> <NA> #> 11 <NA> <NA> #> 12 <NA> <NA> #> 13 S <NA> #> 14 S <NA> #> 15 <NA> <NA> #> 16 S <NA> #> 17 S <NA> #> 18 <NA> <NA> #> 19 <NA> <NA> #> 20 <NA> <NA> #> 21 <NA> <NA> #> 22 S <NA> #> 23 S <NA> #> 24 S <NA> #> 25 <NA> <NA> #> 26 <NA> <NA> #> 27 <NA> <NA> #> 28 <NA> <NA> #> 29 <NA> <NA> #> 30 <NA> <NA> #> 31 <NA> <NA> #> 32 <NA> <NA> #> 33 S <NA> #> 34 S <NA> #> 35 S <NA> #> 36 S <NA> #> 37 <NA> <NA> #> 38 S <NA> #> 39 S <NA> #> 40 <NA> <NA> #> 41 <NA> <NA> #> 42 <NA> <NA> #> 43 <NA> <NA> #> 44 <NA> <NA> #> 45 S <NA> #> 46 <NA> <NA> #> 47 <NA> <NA> #> 48 S S #> 49 S <NA> #> 50 S <NA> #> 51 S <NA> #> 52 <NA> <NA> #> 53 <NA> <NA> #> 54 <NA> <NA> #> 55 <NA> <NA> #> 56 <NA> <NA> #> 57 <NA> <NA> #> 58 <NA> <NA> #> 59 <NA> <NA> #> 60 <NA> <NA> #> 61 <NA> <NA> #> 62 <NA> <NA> #> 63 <NA> <NA> #> 64 <NA> <NA> #> 65 S <NA> #> 66 S <NA> #> 67 S <NA> #> 68 <NA> <NA> #> 69 <NA> <NA> #> 70 <NA> <NA> #> 71 S <NA> #> 72 S <NA> #> 73 S <NA> #> 74 S <NA> #> 75 <NA> <NA> #> 76 S <NA> #> 77 <NA> <NA> #> 78 S <NA> #> 79 S <NA> #> 80 <NA> <NA> #> 81 <NA> <NA> #> 82 <NA> <NA> #> 83 <NA> <NA> #> 84 S <NA> #> 85 S <NA> #> 86 S <NA> #> 87 S <NA> #> 88 S <NA> #> 89 S <NA> #> 90 <NA> <NA> #> 91 <NA> <NA> #> 92 <NA> <NA> #> 93 <NA> <NA> #> 94 <NA> <NA> #> 95 <NA> <NA> #> 96 <NA> <NA> #> 97 <NA> <NA> #> 98 <NA> <NA> #> 99 <NA> <NA> #> 100 <NA> <NA> #> 101 S <NA> #> 102 <NA> <NA> #> 103 <NA> <NA> #> 104 <NA> <NA> #> 105 <NA> <NA> #> 106 <NA> <NA> #> 107 <NA> <NA> #> 108 <NA> <NA> #> 109 <NA> <NA> #> 110 <NA> <NA> #> 111 <NA> <NA> #> 112 <NA> <NA> #> 113 <NA> <NA> #> 114 <NA> <NA> #> 115 <NA> <NA> #> 116 S <NA> #> 117 <NA> <NA> #> 118 S <NA> #> 119 S <NA> #> 120 S <NA> #> 121 S <NA> #> 122 S <NA> #> 123 <NA> <NA> #> 124 <NA> <NA> #> 125 <NA> <NA> #> 126 <NA> <NA> #> 127 <NA> <NA> #> 128 <NA> <NA> #> 129 S <NA> #> 130 S <NA> #> 131 <NA> <NA> #> 132 <NA> <NA> #> 133 <NA> <NA> #> 134 <NA> <NA> #> 135 <NA> <NA> #> 136 <NA> <NA> #> 137 <NA> <NA> #> 138 <NA> <NA> #> 139 S <NA> #> 140 <NA> <NA> #> 141 <NA> <NA> #> 142 <NA> <NA> #> 143 S <NA> #> 144 <NA> <NA> #> 145 <NA> <NA> #> 146 <NA> <NA> #> 147 <NA> <NA> #> 148 <NA> <NA> #> 149 <NA> <NA> #> 150 <NA> <NA> #> 151 <NA> <NA> #> 152 <NA> <NA> #> 153 S S #> 154 S S #> 155 S S #> 156 <NA> <NA> #> 157 <NA> <NA> #> 158 <NA> <NA> #> 159 <NA> <NA> #> 160 S <NA> #> 161 <NA> <NA> #> 162 S <NA> #> 163 <NA> <NA> #> 164 <NA> <NA> #> 165 <NA> <NA> #> 166 <NA> <NA> #> 167 <NA> <NA> #> 168 <NA> <NA> #> 169 <NA> <NA> #> 170 <NA> <NA> #> 171 <NA> <NA> #> 172 <NA> <NA> #> 173 <NA> <NA> #> 174 <NA> <NA> #> 175 <NA> <NA> #> 176 S <NA> #> 177 <NA> <NA> #> 178 <NA> <NA> #> 179 <NA> <NA> #> 180 <NA> <NA> #> 181 <NA> <NA> #> 182 <NA> <NA> #> 183 S <NA> #> 184 S <NA> #> 185 <NA> <NA> #> 186 <NA> <NA> #> 187 <NA> <NA> #> 188 <NA> <NA> #> 189 <NA> <NA> #> 190 <NA> <NA> #> 191 <NA> <NA> #> 192 <NA> <NA> #> 193 <NA> <NA> #> 194 S <NA> #> 195 S <NA> #> 196 <NA> <NA> #> 197 <NA> <NA> #> 198 <NA> <NA> #> 199 S <NA> #> 200 <NA> <NA> #> 201 <NA> <NA> #> 202 <NA> <NA> #> 203 <NA> <NA> #> 204 S <NA> #> 205 S <NA> #> 206 <NA> <NA> #> 207 S S #> 208 S <NA> #> 209 S <NA> #> 210 S <NA> #> 211 S <NA> #> 212 I <NA> #> 213 S <NA> #> 214 <NA> <NA> #> 215 <NA> <NA> #> 216 S <NA> #> 217 <NA> <NA> #> 218 <NA> <NA> #> 219 <NA> <NA> #> 220 <NA> <NA> #> 221 <NA> <NA> #> 222 <NA> <NA> #> 223 <NA> <NA> #> 224 S <NA> #> 225 S <NA> #> 226 S <NA> #> 227 S <NA> #> 228 S <NA> #> 229 <NA> <NA> #> 230 S <NA> #> 231 S <NA> #> 232 S <NA> #> 233 <NA> <NA> #> 234 <NA> <NA> #> 235 <NA> <NA> #> 236 <NA> <NA> #> 237 S S #> 238 S <NA> #> 239 S <NA> #> 240 S S #> 241 S <NA> #> 242 S S #> 243 <NA> <NA> #> 244 <NA> <NA> #> 245 <NA> <NA> #> 246 S S #> 247 S S #> 248 S S #> 249 <NA> <NA> #> 250 <NA> <NA> #> 251 S S #> 252 <NA> <NA> #> 253 S <NA> #> 254 S <NA> #> 255 <NA> <NA> #> 256 <NA> <NA> #> 257 <NA> <NA> #> 258 <NA> <NA> #> 259 <NA> <NA> #> 260 <NA> <NA> #> 261 <NA> S #> 262 <NA> <NA> #> 263 <NA> <NA> #> 264 S <NA> #> 265 S <NA> #> 266 <NA> <NA> #> 267 <NA> <NA> #> 268 <NA> <NA> #> 269 <NA> <NA> #> 270 <NA> <NA> #> 271 <NA> <NA> #> 272 <NA> <NA> #> 273 <NA> <NA> #> 274 <NA> <NA> #> 275 <NA> <NA> #> 276 <NA> <NA> #> 277 <NA> <NA> #> 278 S S #> 279 S S #> 280 S S #> 281 <NA> <NA> #> 282 <NA> <NA> #> 283 <NA> S #> 284 <NA> S #> 285 <NA> S #> 286 <NA> S #> 287 <NA> <NA> #> 288 <NA> <NA> #> 289 <NA> <NA> #> 290 <NA> <NA> #> 291 <NA> <NA> #> 292 <NA> <NA> #> 293 <NA> <NA> #> 294 <NA> S #> 295 <NA> <NA> #> 296 <NA> <NA> #> 297 <NA> <NA> #> 298 S S #> 299 S S #> 300 <NA> <NA> #> 301 <NA> <NA> #> 302 <NA> <NA> #> 303 <NA> <NA> #> 304 <NA> <NA> #> 305 <NA> <NA> #> 306 <NA> <NA> #> 307 S <NA> #> 308 <NA> <NA> #> 309 S S #> 310 <NA> <NA> #> 311 <NA> <NA> #> 312 <NA> S #> 313 S S #> 314 S S #> 315 S S #> 316 S S #> 317 <NA> <NA> #> 318 <NA> <NA> #> 319 <NA> <NA> #> 320 <NA> S #> 321 <NA> S #> 322 S S #> 323 S S #> 324 <NA> <NA> #> 325 <NA> <NA> #> 326 <NA> <NA> #> 327 <NA> <NA> #> 328 <NA> <NA> #> 329 <NA> <NA> #> 330 <NA> <NA> #> 331 <NA> <NA> #> 332 <NA> <NA> #> 333 <NA> <NA> #> 334 <NA> <NA> #> 335 <NA> <NA> #> 336 <NA> <NA> #> 337 R <NA> #> 338 R <NA> #> 339 <NA> <NA> #> 340 S S #> 341 <NA> <NA> #> 342 <NA> <NA> #> 343 S S #> 344 S <NA> #> 345 <NA> <NA> #> 346 <NA> <NA> #> 347 <NA> <NA> #> 348 <NA> <NA> #> 349 <NA> <NA> #> 350 <NA> S #> 351 <NA> <NA> #> 352 <NA> <NA> #> 353 <NA> <NA> #> 354 S S #> 355 <NA> <NA> #> 356 S S #> 357 <NA> <NA> #> 358 S S #> 359 <NA> <NA> #> 360 S S #> 361 S S #> 362 <NA> <NA> #> 363 <NA> S #> 364 <NA> S #> 365 <NA> S #> 366 <NA> <NA> #> 367 <NA> <NA> #> 368 S S #> 369 S S #> 370 S S #> 371 S S #> 372 <NA> <NA> #> 373 <NA> <NA> #> 374 <NA> <NA> #> 375 <NA> <NA> #> 376 <NA> <NA> #> 377 <NA> <NA> #> 378 <NA> <NA> #> 379 <NA> <NA> #> 380 <NA> <NA> #> 381 R R #> 382 <NA> <NA> #> 383 <NA> <NA> #> 384 <NA> <NA> #> 385 S S #> 386 <NA> <NA> #> 387 <NA> <NA> #> 388 <NA> <NA> #> 389 S S #> 390 S S #> 391 S S #> 392 S <NA> #> 393 S S #> 394 <NA> <NA> #> 395 S S #> 396 <NA> <NA> #> 397 <NA> <NA> #> 398 <NA> <NA> #> 399 <NA> <NA> #> 400 S S #> 401 S S #> 402 S S #> 403 S S #> 404 <NA> <NA> #> 405 S S #> 406 <NA> S #> 407 <NA> S #> 408 <NA> S #> 409 S S #> 410 S S #> 411 <NA> S #> 412 <NA> <NA> #> 413 <NA> <NA> #> 414 <NA> <NA> #> 415 S S #> 416 <NA> <NA> #> 417 <NA> <NA> #> 418 <NA> <NA> #> 419 <NA> <NA> #> 420 <NA> <NA> #> 421 <NA> <NA> #> 422 <NA> <NA> #> 423 <NA> <NA> #> 424 S S #> 425 S S #> 426 <NA> <NA> #> 427 <NA> <NA> #> 428 <NA> <NA> #> 429 <NA> <NA> #> 430 <NA> <NA> #> 431 <NA> <NA> #> 432 <NA> <NA> #> 433 <NA> <NA> #> 434 <NA> <NA> #> 435 <NA> <NA> #> 436 <NA> <NA> #> 437 <NA> <NA> #> 438 S S #> 439 S S #> 440 S S #> 441 S S #> 442 <NA> <NA> #> 443 <NA> S #> 444 <NA> S #> 445 <NA> <NA> #> 446 <NA> <NA> #> 447 <NA> <NA> #> 448 <NA> <NA> #> 449 S S #> 450 S S #> 451 <NA> <NA> #> 452 <NA> <NA> #> 453 <NA> <NA> #> 454 <NA> <NA> #> 455 <NA> <NA> #> 456 <NA> <NA> #> 457 S S #> 458 S S #> 459 <NA> <NA> #> 460 <NA> <NA> #> 461 R R #> 462 R R #> 463 R R #> 464 <NA> <NA> #> 465 <NA> <NA> #> 466 <NA> <NA> #> 467 <NA> S #> 468 <NA> S #> 469 S <NA> #> 470 <NA> <NA> #> 471 <NA> S #> 472 <NA> S #> 473 <NA> S #> 474 <NA> S #> 475 <NA> <NA> #> 476 <NA> <NA> #> 477 <NA> <NA> #> 478 S S #> 479 <NA> <NA> #> 480 S S #> 481 S S #> 482 <NA> S #> 483 <NA> S #> 484 <NA> <NA> #> 485 S S #> 486 S S #> 487 <NA> <NA> #> 488 <NA> S #> 489 S S #> 490 S S #> 491 S S #> 492 S S #> 493 <NA> S #> 494 <NA> S #> 495 <NA> S #> 496 <NA> S #> 497 <NA> <NA> #> 498 <NA> <NA> #> 499 <NA> <NA> #> 500 <NA> <NA> #> [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 1500 rows ]#> ℹ For `aminoglycosides()` using columns: 'AMK' (amikacin), 'GEN' #> KAN' (kanamycin) and 'TOB' (tobramycin)#> mo GEN TOB AMK KAN #> 1 B_ESCHR_COLI <NA> <NA> <NA> <NA> #> 2 B_ESCHR_COLI <NA> <NA> <NA> <NA> #> 3 B_STPHY_EPDR <NA> <NA> <NA> <NA> #> 4 B_STPHY_EPDR <NA> <NA> <NA> <NA> #> 5 B_STPHY_EPDR <NA> <NA> <NA> <NA> #> 6 B_STPHY_EPDR <NA> <NA> <NA> <NA> #> 7 B_STPHY_AURS <NA> S <NA> <NA> #> 8 B_STPHY_AURS <NA> S <NA> <NA> #> 9 B_STPHY_EPDR <NA> <NA> <NA> <NA> #> 10 B_STPHY_EPDR <NA> <NA> <NA> <NA> #> 11 B_STPHY_EPDR <NA> <NA> <NA> <NA> #> 12 B_STPHY_EPDR <NA> <NA> <NA> <NA> #> 13 B_ESCHR_COLI <NA> S <NA> <NA> #> 14 B_ESCHR_COLI <NA> S <NA> <NA> #> 15 B_CTRBC_FRND <NA> <NA> <NA> <NA> #> 16 B_PROTS_MRBL <NA> <NA> <NA> <NA> #> 17 B_PROTS_MRBL <NA> <NA> <NA> <NA> #> 18 B_STPHY_EPDR <NA> <NA> <NA> <NA> #> 19 B_STPHY_EPDR <NA> <NA> <NA> <NA> #> 20 B_STPHY_CONS <NA> <NA> <NA> <NA> #> 21 B_STPHY_HMNS <NA> <NA> <NA> <NA> #> 22 B_SERRT_MRCS <NA> <NA> <NA> <NA> #> 23 B_SERRT_MRCS <NA> <NA> <NA> <NA> #> 24 B_SERRT_MRCS <NA> <NA> <NA> <NA> #> 25 B_STPHY_CONS <NA> <NA> <NA> <NA> #> 26 B_STPHY_CONS <NA> S <NA> <NA> #> 27 B_STPHY_EPDR <NA> <NA> <NA> <NA> #> 28 B_ENTRC_FACM R R R R #> 29 B_STPHY_CONS S <NA> <NA> <NA> #> 30 B_STPHY_CONS S <NA> <NA> <NA> #> 31 B_STPHY_HMNS S <NA> <NA> <NA> #> 32 B_STPHY_EPDR S <NA> <NA> <NA> #> 33 B_KLBSL_PNMN S S <NA> <NA> #> 34 B_KLBSL_PNMN S S <NA> <NA> #> 35 B_ESCHR_COLI S <NA> <NA> <NA> #> 36 B_PSDMN_AERG I S <NA> R #> 37 B_STPHY_CONS R R R R #> 38 B_ESCHR_COLI S S <NA> <NA> #> 39 B_ESCHR_COLI S S <NA> <NA> #> 40 B_STRPT_SNGN R R R R #> 41 B_STPHY_AURS S <NA> <NA> <NA> #> 42 B_STPHY_AURS S <NA> <NA> <NA> #> 43 B_STPHY_AURS S <NA> <NA> <NA> #> 44 B_STPHY_AURS S <NA> <NA> <NA> #> 45 B_ENTRC_FCLS R R R R #> 46 B_STPHY_CONS S <NA> <NA> <NA> #> 47 F_CANDD_GLBR <NA> <NA> <NA> <NA> #> 48 B_STRPT_GRPB R R R R #> 49 B_ESCHR_COLI S S <NA> <NA> #> 50 B_ESCHR_COLI S S <NA> <NA> #> 51 B_KLBSL_PNMN S S <NA> <NA> #> 52 B_STPHY_AURS S <NA> <NA> <NA> #> 53 B_STPHY_CONS R R R R #> 54 B_STPHY_CONS R R R R #> 55 B_STRPT_PNMN R R R R #> 56 B_STRPT_PNMN R R R R #> 57 B_STPHY_AURS S <NA> <NA> <NA> #> 58 B_STRPT_ANGN R R R R #> 59 B_STRPT_ANGN R R R R #> 60 B_STPHY_AURS S <NA> <NA> <NA> #> 61 B_STPHY_AURS S <NA> <NA> <NA> #> 62 B_STPHY_EPDR R R R R #> 63 B_STPHY_AURS S <NA> <NA> <NA> #> 64 B_STRPT_PNMN R R R R #> 65 B_ESCHR_COLI S S <NA> <NA> #> 66 B_ESCHR_COLI S S <NA> <NA> #> 67 B_ESCHR_COLI S S <NA> <NA> #> 68 B_STPHY_CONS S <NA> <NA> <NA> #> 69 B_CRYNB <NA> <NA> <NA> <NA> #> 70 B_STPHY_HMNS S <NA> <NA> <NA> #> 71 B_ESCHR_COLI S S <NA> <NA> #> 72 B_ESCHR_COLI S S <NA> <NA> #> 73 B_ENTRC_FCLS R R R R #> 74 B_ENTRC_FCLS R R R R #> 75 B_STPHY_HMNS I <NA> <NA> <NA> #> 76 B_ESCHR_COLI S S <NA> <NA> #> 77 B_STPHY_CONS S <NA> <NA> <NA> #> 78 B_PSDMN_AERG I S <NA> R #> 79 B_PSDMN_AERG I S <NA> R #> 80 B_STPHY_AURS S <NA> <NA> <NA> #> 81 B_STPHY_AURS S <NA> <NA> <NA> #> 82 B_STPHY_AURS S <NA> <NA> <NA> #> 83 B_STPHY_CONS S <NA> <NA> <NA> #> 84 B_ESCHR_COLI S S <NA> <NA> #> 85 B_ESCHR_COLI S S <NA> <NA> #> 86 B_ESCHR_COLI S S <NA> <NA> #> 87 B_ESCHR_COLI S S <NA> <NA> #> 88 B_ESCHR_COLI S S <NA> <NA> #> 89 B_ESCHR_COLI S S <NA> <NA> #> 90 B_STRPT_SLVR R R R R #> 91 B_STRPT_SLVR R R R R #> 92 B_STPHY_AURS S <NA> <NA> <NA> #> 93 B_STPHY_CONS S <NA> <NA> <NA> #> 94 B_STPHY_AURS S <NA> <NA> <NA> #> 95 B_STPHY_AURS S <NA> <NA> <NA> #> 96 B_CMPYL_JEJN <NA> <NA> <NA> <NA> #> 97 B_STPHY_EPDR S S <NA> <NA> #> 98 B_MCRCCC S R <NA> <NA> #> 99 B_STPHY_EPDR S <NA> <NA> <NA> #> 100 B_STRPT_PNMN R R R R #> 101 B_ACNTB S S <NA> <NA> #> 102 B_STPHY_AURS S <NA> <NA> <NA> #> 103 B_STPHY_AURS S <NA> <NA> <NA> #> 104 B_STPHY_AURS S <NA> <NA> <NA> #> 105 B_STPHY_AURS S <NA> <NA> <NA> #> 106 B_STPHY_AURS S <NA> <NA> <NA> #> 107 B_STPHY_AURS S <NA> <NA> <NA> #> 108 B_STPHY_EPDR R R R R #> 109 B_STRPT_PNMN R R R R #> 110 B_STRPT_PNMN R R R R #> 111 B_STPHY_CONS R R R R #> 112 B_STPHY_CONS S <NA> <NA> <NA> #> 113 B_STPHY_CONS S <NA> <NA> <NA> #> 114 B_STPHY_CONS S <NA> <NA> <NA> #> 115 B_STPHY_HMNS S <NA> <NA> <NA> #> 116 B_PROTS_MRBL S S <NA> <NA> #> 117 B_BCTRD_FRGL <NA> <NA> <NA> <NA> #> 118 B_PROTS_MRBL S S <NA> <NA> #> 119 B_ESCHR_COLI S S <NA> <NA> #> 120 B_ESCHR_COLI S S <NA> <NA> #> 121 B_ESCHR_COLI S S <NA> <NA> #> 122 B_ESCHR_COLI S S <NA> <NA> #> 123 B_STPHY_EPDR R R R R #> 124 B_STPHY_EPDR R R R R #> 125 B_STPHY_CONS R R R R #> 126 B_STPHY_AURS S <NA> <NA> <NA> #> 127 B_STPHY_CONS S <NA> <NA> <NA> #> 128 B_STPHY_CONS S <NA> <NA> <NA> #> 129 B_ESCHR_COLI S S <NA> <NA> #> 130 B_ESCHR_COLI S S <NA> <NA> #> 131 B_STPHY_AURS S <NA> <NA> <NA> #> 132 B_STPHY_AURS S <NA> <NA> <NA> #> 133 B_STPHY_CONS S <NA> <NA> <NA> #> 134 B_STRPT_PNMN R R R R #> 135 B_CRYNB <NA> <NA> <NA> <NA> #> 136 B_STRPT_PNMN R R R R #> 137 B_STPHY_CONS S <NA> <NA> <NA> #> 138 B_STPHY_CONS S <NA> <NA> <NA> #> 139 B_ESCHR_COLI S S <NA> <NA> #> 140 B_STPHY_HMNS R R R R #> 141 B_STPHY_CONS R R R R #> 142 B_STPHY_EPDR S <NA> <NA> <NA> #> 143 B_ESCHR_COLI S S <NA> <NA> #> 144 B_STPHY_AURS S <NA> <NA> <NA> #> 145 B_STPHY_CONS R R R R #> 146 B_STPHY_CONS R R R R #> 147 B_STRPT_PNMN R R R R #> 148 B_STRPT_PNMN R R R R #> 149 B_STRPT_PNMN R R R R #> 150 B_STRPT_PNMN R R R R #> 151 B_STPHY_AURS S <NA> <NA> <NA> #> 152 B_STPHY_AURS S <NA> <NA> <NA> #> 153 B_STRPT_PYGN R R R R #> 154 B_STRPT_GRPA R R R R #> 155 B_STRPT_GRPA R R R R #> 156 B_STPHY_CONS S <NA> <NA> <NA> #> 157 B_STPHY_CONS S <NA> <NA> <NA> #> 158 B_STPHY_AURS S <NA> <NA> <NA> #> 159 B_STPHY_AURS S <NA> <NA> <NA> #> 160 B_ENTRC <NA> <NA> <NA> <NA> #> 161 B_STPHY_CONS R R R R #> 162 B_ENTRC <NA> <NA> <NA> <NA> #> 163 B_STPHY_CONS R R R R #> 164 B_STPHY_CONS I <NA> <NA> <NA> #> 165 B_STPHY_CONS I <NA> <NA> <NA> #> 166 B_STPHY_CONS R R R R #> 167 B_CRYNB <NA> <NA> <NA> <NA> #> 168 B_STPHY_EPDR R R R R #> 169 B_STPHY_EPDR S <NA> <NA> <NA> #> 170 B_STPHY_CONS S <NA> <NA> <NA> #> 171 B_STPHY_HMNS S <NA> <NA> <NA> #> 172 B_STPHY_CONS S <NA> <NA> <NA> #> 173 B_HMPHL_PRNF <NA> <NA> <NA> <NA> #> 174 B_STPHY_AURS S <NA> <NA> <NA> #> 175 B_STPHY_AURS S <NA> <NA> <NA> #> 176 B_ESCHR_COLI S S <NA> <NA> #> 177 B_STRPT_PNMN R R R R #> 178 B_STPHY_AURS S <NA> <NA> <NA> #> 179 B_STRPT_MITS R R R R #> 180 B_STRPT_MITS R R R R #> 181 B_STPHY_CONS S <NA> <NA> <NA> #> 182 B_STPHY_CONS S <NA> <NA> <NA> #> 183 B_ESCHR_COLI S S <NA> <NA> #> 184 B_ESCHR_COLI S S <NA> <NA> #> 185 B_STPHY_EPDR S <NA> <NA> <NA> #> 186 B_STPHY_CONS S <NA> <NA> <NA> #> 187 B_STPHY_CONS R R R R #> 188 B_STPHY_CONS S <NA> <NA> <NA> #> 189 B_STPHY_EPDR S <NA> <NA> <NA> #> 190 B_STPHY_EPDR R R R R #> 191 B_STPHY_AURS S <NA> <NA> <NA> #> 192 B_STPHY_CONS S <NA> <NA> <NA> #> 193 B_STRPT_PNMN R R R R #> 194 B_KLBSL_PNMN S S <NA> <NA> #> 195 B_KLBSL_PNMN S S <NA> <NA> #> 196 B_STPHY_CONS S <NA> <NA> <NA> #> 197 B_STPHY_CONS S <NA> <NA> <NA> #> 198 B_STPHY_CONS S <NA> <NA> <NA> #> 199 B_ESCHR_COLI S S <NA> <NA> #> 200 B_STPHY_AURS S <NA> <NA> <NA> #> [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 1800 rows ]#> ℹ Assuming a filter on all 2 carbapenems. Wrap around `all()` or `any()` to #>#> date hospital_id ward_icu ward_clinical ward_outpatient age gender #> 381 2004-11-03 B TRUE FALSE FALSE 80 F #> 461 2005-04-21 B TRUE FALSE FALSE 82 F #> 462 2005-04-22 B TRUE FALSE FALSE 82 F #> 463 2005-04-22 B TRUE FALSE FALSE 82 F #> 698 2007-02-21 D FALSE TRUE FALSE 61 F #> 799 2007-12-15 A FALSE TRUE FALSE 72 M #> 918 2008-12-06 D FALSE TRUE FALSE 43 F #> 1147 2011-03-16 B TRUE TRUE FALSE 83 M #> 1149 2011-03-19 B TRUE TRUE FALSE 83 M #> 1156 2011-04-06 D TRUE TRUE FALSE 74 M #> 1157 2011-04-11 C FALSE TRUE FALSE 74 M #> 1172 2011-05-09 D TRUE TRUE FALSE 82 F #> 1210 2011-08-01 D FALSE TRUE FALSE 63 M #> 1213 2011-08-18 B FALSE TRUE FALSE 75 F #> 1217 2011-09-01 B FALSE TRUE FALSE 71 M #> 1218 2011-09-01 B FALSE TRUE FALSE 71 M #> 1242 2011-11-04 D FALSE TRUE FALSE 70 M #> 1243 2011-11-07 D FALSE TRUE FALSE 70 M #> 1246 2011-11-10 D FALSE TRUE FALSE 90 F #> 1259 2012-02-06 D TRUE TRUE FALSE 80 M #> patient_id mo PEN OXA FLC AMX AMC AMP TZP CZO FEP CXM #> 381 D65308 B_STNTR_MLTP R <NA> <NA> R R R R R <NA> R #> 461 452212 B_ENTRC <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> R <NA> <NA> <NA> #> 462 452212 B_ENTRC <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> R <NA> <NA> <NA> #> 463 452212 B_ENTRC_FACM <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> R R R R #> 698 8BBC46 B_ENTRC_FACM <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> R R R R #> 799 401043 B_ENTRC_FACM <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> R R R R #> 918 501361 B_STNTR_MLTP R <NA> <NA> R R R R R <NA> R #> 1147 0D7D34 B_STPHY_EPDR R R R R R R R R R R #> 1149 0D7D34 B_STPHY_EPDR R R R R R R R R R R #> 1156 329273 B_STPHY_CONS R R R R R R R R R R #> 1157 A26784 B_STPHY_CONS R R R R R R R R R R #> 1172 207325 B_ENTRC_FACM <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> R R R R #> 1210 F8DB34 B_STPHY_CONS R R R R R R R R R R #> 1213 A81782 B_STPHY_CONS R R R R R R R R R R #> 1217 50C8DB B_STPHY_EPDR R R R R R R R R R R #> 1218 50C8DB B_STPHY_CONS R R R R R R R R R R #> 1242 443847 B_STPHY_CONS R R R R R R R R R R #> 1243 116866 B_STPHY_CONS R R R R R R R R R R #> 1246 F86227 B_STPHY_CONS R R R R R R R R R R #> 1259 967247 B_STPHY_CONS R R R R R R R R R R #> FOX CTX CAZ CRO GEN TOB AMK KAN TMP SXT NIT FOS LNZ CIP MFX #> 381 R R R R R R R R R S <NA> R R <NA> <NA> #> 461 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> #> 462 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> #> 463 R R R R R R R R R R <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> #> 698 R R R R R R R R R R <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> #> 799 R R R R R R R R R R <NA> <NA> <NA> R <NA> #> 918 R R R R R R R R R S R R R S <NA> #> 1147 R R R R I <NA> <NA> <NA> R <NA> <NA> <NA> <NA> S <NA> #> 1149 R R R R I <NA> <NA> <NA> R <NA> <NA> <NA> <NA> S <NA> #> 1156 R R R R S <NA> <NA> <NA> R R <NA> <NA> <NA> R <NA> #> 1157 R R R R I <NA> <NA> <NA> R <NA> <NA> <NA> <NA> I <NA> #> 1172 R R R R R R R R R R <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> #> 1210 R R R R S <NA> <NA> <NA> R R <NA> <NA> <NA> R <NA> #> 1213 R R R R S <NA> <NA> <NA> R <NA> <NA> <NA> <NA> R <NA> #> 1217 R R R R I <NA> <NA> <NA> R <NA> <NA> <NA> <NA> S <NA> #> 1218 R R R R S <NA> <NA> <NA> S S <NA> <NA> <NA> S <NA> #> 1242 R R R R S <NA> <NA> <NA> S S <NA> <NA> <NA> S <NA> #> 1243 R R R R S <NA> <NA> <NA> R S <NA> <NA> <NA> R <NA> #> 1246 R R R R S <NA> <NA> <NA> R R <NA> <NA> <NA> R <NA> #> 1259 R R R R S <NA> <NA> <NA> R R <NA> <NA> <NA> R <NA> #> VAN TEC TCY TGC DOX ERY CLI AZM IPM MEM MTR CHL COL MUP RIF #> 381 R R R <NA> R R R R R R <NA> <NA> R <NA> R #> 461 S <NA> R <NA> <NA> R <NA> R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 462 S <NA> R <NA> <NA> R <NA> R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 463 S <NA> R <NA> <NA> R R R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 698 S <NA> S <NA> <NA> R R R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 799 S <NA> S <NA> <NA> R R R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 918 R R R <NA> R R R R R R <NA> <NA> R <NA> R #> 1147 S <NA> <NA> <NA> S R R R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 1149 S <NA> <NA> <NA> S R R R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 1156 S <NA> <NA> <NA> S R R R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 1157 S <NA> <NA> <NA> S R S R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 1172 S <NA> <NA> <NA> S R R R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 1210 S <NA> <NA> <NA> S R R R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 1213 S <NA> <NA> <NA> S R R R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 1217 S <NA> <NA> <NA> S S S S R R <NA> <NA> R <NA> S #> 1218 S <NA> <NA> <NA> S R S R R R <NA> <NA> R <NA> S #> 1242 S <NA> <NA> <NA> S R R R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 1243 S <NA> <NA> <NA> S R R R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 1246 S <NA> <NA> <NA> S R R R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 1259 S <NA> <NA> <NA> S R R R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 29 rows ]#> ℹ Assuming a filter on all 2 carbapenems. Wrap around `all()` or `any()` to #>#> date hospital_id ward_icu ward_clinical ward_outpatient age gender #> 381 2004-11-03 B TRUE FALSE FALSE 80 F #> 461 2005-04-21 B TRUE FALSE FALSE 82 F #> 462 2005-04-22 B TRUE FALSE FALSE 82 F #> 463 2005-04-22 B TRUE FALSE FALSE 82 F #> 698 2007-02-21 D FALSE TRUE FALSE 61 F #> 799 2007-12-15 A FALSE TRUE FALSE 72 M #> 918 2008-12-06 D FALSE TRUE FALSE 43 F #> 1147 2011-03-16 B TRUE TRUE FALSE 83 M #> 1149 2011-03-19 B TRUE TRUE FALSE 83 M #> 1156 2011-04-06 D TRUE TRUE FALSE 74 M #> 1157 2011-04-11 C FALSE TRUE FALSE 74 M #> 1172 2011-05-09 D TRUE TRUE FALSE 82 F #> 1210 2011-08-01 D FALSE TRUE FALSE 63 M #> 1213 2011-08-18 B FALSE TRUE FALSE 75 F #> 1217 2011-09-01 B FALSE TRUE FALSE 71 M #> 1218 2011-09-01 B FALSE TRUE FALSE 71 M #> 1242 2011-11-04 D FALSE TRUE FALSE 70 M #> 1243 2011-11-07 D FALSE TRUE FALSE 70 M #> 1246 2011-11-10 D FALSE TRUE FALSE 90 F #> 1259 2012-02-06 D TRUE TRUE FALSE 80 M #> patient_id mo PEN OXA FLC AMX AMC AMP TZP CZO FEP CXM #> 381 D65308 B_STNTR_MLTP R <NA> <NA> R R R R R <NA> R #> 461 452212 B_ENTRC <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> R <NA> <NA> <NA> #> 462 452212 B_ENTRC <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> R <NA> <NA> <NA> #> 463 452212 B_ENTRC_FACM <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> R R R R #> 698 8BBC46 B_ENTRC_FACM <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> R R R R #> 799 401043 B_ENTRC_FACM <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> R R R R #> 918 501361 B_STNTR_MLTP R <NA> <NA> R R R R R <NA> R #> 1147 0D7D34 B_STPHY_EPDR R R R R R R R R R R #> 1149 0D7D34 B_STPHY_EPDR R R R R R R R R R R #> 1156 329273 B_STPHY_CONS R R R R R R R R R R #> 1157 A26784 B_STPHY_CONS R R R R R R R R R R #> 1172 207325 B_ENTRC_FACM <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> R R R R #> 1210 F8DB34 B_STPHY_CONS R R R R R R R R R R #> 1213 A81782 B_STPHY_CONS R R R R R R R R R R #> 1217 50C8DB B_STPHY_EPDR R R R R R R R R R R #> 1218 50C8DB B_STPHY_CONS R R R R R R R R R R #> 1242 443847 B_STPHY_CONS R R R R R R R R R R #> 1243 116866 B_STPHY_CONS R R R R R R R R R R #> 1246 F86227 B_STPHY_CONS R R R R R R R R R R #> 1259 967247 B_STPHY_CONS R R R R R R R R R R #> FOX CTX CAZ CRO GEN TOB AMK KAN TMP SXT NIT FOS LNZ CIP MFX #> 381 R R R R R R R R R S <NA> R R <NA> <NA> #> 461 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> #> 462 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> #> 463 R R R R R R R R R R <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> #> 698 R R R R R R R R R R <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> #> 799 R R R R R R R R R R <NA> <NA> <NA> R <NA> #> 918 R R R R R R R R R S R R R S <NA> #> 1147 R R R R I <NA> <NA> <NA> R <NA> <NA> <NA> <NA> S <NA> #> 1149 R R R R I <NA> <NA> <NA> R <NA> <NA> <NA> <NA> S <NA> #> 1156 R R R R S <NA> <NA> <NA> R R <NA> <NA> <NA> R <NA> #> 1157 R R R R I <NA> <NA> <NA> R <NA> <NA> <NA> <NA> I <NA> #> 1172 R R R R R R R R R R <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> #> 1210 R R R R S <NA> <NA> <NA> R R <NA> <NA> <NA> R <NA> #> 1213 R R R R S <NA> <NA> <NA> R <NA> <NA> <NA> <NA> R <NA> #> 1217 R R R R I <NA> <NA> <NA> R <NA> <NA> <NA> <NA> S <NA> #> 1218 R R R R S <NA> <NA> <NA> S S <NA> <NA> <NA> S <NA> #> 1242 R R R R S <NA> <NA> <NA> S S <NA> <NA> <NA> S <NA> #> 1243 R R R R S <NA> <NA> <NA> R S <NA> <NA> <NA> R <NA> #> 1246 R R R R S <NA> <NA> <NA> R R <NA> <NA> <NA> R <NA> #> 1259 R R R R S <NA> <NA> <NA> R R <NA> <NA> <NA> R <NA> #> VAN TEC TCY TGC DOX ERY CLI AZM IPM MEM MTR CHL COL MUP RIF #> 381 R R R <NA> R R R R R R <NA> <NA> R <NA> R #> 461 S <NA> R <NA> <NA> R <NA> R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 462 S <NA> R <NA> <NA> R <NA> R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 463 S <NA> R <NA> <NA> R R R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 698 S <NA> S <NA> <NA> R R R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 799 S <NA> S <NA> <NA> R R R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 918 R R R <NA> R R R R R R <NA> <NA> R <NA> R #> 1147 S <NA> <NA> <NA> S R R R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 1149 S <NA> <NA> <NA> S R R R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 1156 S <NA> <NA> <NA> S R R R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 1157 S <NA> <NA> <NA> S R S R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 1172 S <NA> <NA> <NA> S R R R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 1210 S <NA> <NA> <NA> S R R R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 1213 S <NA> <NA> <NA> S R R R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 1217 S <NA> <NA> <NA> S S S S R R <NA> <NA> R <NA> S #> 1218 S <NA> <NA> <NA> S R S R R R <NA> <NA> R <NA> S #> 1242 S <NA> <NA> <NA> S R R R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 1243 S <NA> <NA> <NA> S R R R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 1246 S <NA> <NA> <NA> S R R R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 1259 S <NA> <NA> <NA> S R R R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 29 rows ]# filter on any or all results in the carbapenem columns (i.e., IPM, MEM): example_isolates[any(carbapenems()), ]#> ℹ Filtering any of columns 'IPM' and 'MEM' to contain value "R", "S" or "I"#> date hospital_id ward_icu ward_clinical ward_outpatient age gender #> 13 2002-01-19 D FALSE TRUE FALSE 71 M #> 14 2002-01-19 D FALSE TRUE FALSE 71 M #> 16 2002-01-22 B TRUE FALSE FALSE 50 M #> 17 2002-01-22 B TRUE FALSE FALSE 50 M #> 22 2002-02-05 B TRUE FALSE FALSE 45 F #> 23 2002-02-05 B TRUE FALSE FALSE 45 F #> 24 2002-02-05 B TRUE FALSE FALSE 45 F #> 33 2002-02-27 D FALSE TRUE FALSE 85 F #> 34 2002-02-27 D FALSE TRUE FALSE 85 F #> 35 2002-03-08 C FALSE TRUE FALSE 69 M #> 36 2002-03-16 C FALSE TRUE FALSE 69 M #> 38 2002-04-01 B TRUE FALSE FALSE 46 F #> 39 2002-04-01 B TRUE FALSE FALSE 46 F #> 45 2002-04-08 A TRUE TRUE FALSE 78 M #> 48 2002-04-14 C FALSE FALSE TRUE 73 M #> 49 2002-04-23 B TRUE FALSE FALSE 69 F #> 50 2002-04-23 B TRUE FALSE FALSE 69 F #> 51 2002-04-26 D FALSE TRUE FALSE 79 M #> 65 2002-06-05 D FALSE TRUE FALSE 20 F #> 66 2002-06-06 D FALSE TRUE FALSE 20 F #> patient_id mo PEN OXA FLC AMX AMC AMP TZP CZO FEP CXM FOX #> 13 738003 B_ESCHR_COLI R <NA> <NA> <NA> I <NA> <NA> <NA> <NA> S <NA> #> 14 738003 B_ESCHR_COLI R <NA> <NA> <NA> I <NA> <NA> <NA> <NA> S <NA> #> 16 F35553 B_PROTS_MRBL R <NA> <NA> <NA> I <NA> <NA> <NA> <NA> S <NA> #> 17 F35553 B_PROTS_MRBL R <NA> <NA> <NA> I <NA> <NA> <NA> <NA> S <NA> #> 22 067927 B_SERRT_MRCS R <NA> <NA> R R R <NA> R <NA> R R #> 23 067927 B_SERRT_MRCS R <NA> <NA> R R R <NA> R <NA> R R #> 24 067927 B_SERRT_MRCS R <NA> <NA> R R R <NA> R <NA> R R #> 33 066895 B_KLBSL_PNMN R <NA> <NA> R I R <NA> <NA> <NA> S <NA> #> 34 066895 B_KLBSL_PNMN R <NA> <NA> R I R <NA> <NA> <NA> S <NA> #> 35 4FC193 B_ESCHR_COLI R <NA> <NA> R R R <NA> <NA> <NA> R <NA> #> 36 4FC193 B_PSDMN_AERG R <NA> <NA> R R R <NA> R <NA> R R #> 38 496896 B_ESCHR_COLI R <NA> <NA> <NA> I <NA> <NA> <NA> <NA> I <NA> #> 39 496896 B_ESCHR_COLI R <NA> <NA> <NA> I <NA> <NA> <NA> <NA> I <NA> #> 45 130252 B_ENTRC_FCLS <NA> <NA> <NA> <NA> S <NA> <NA> R R R R #> 48 F30196 B_STRPT_GRPB S <NA> S S S S S S S S S #> 49 EE2510 B_ESCHR_COLI R <NA> <NA> <NA> I <NA> R <NA> <NA> I <NA> #> 50 EE2510 B_ESCHR_COLI R <NA> <NA> <NA> I <NA> R <NA> <NA> I <NA> #> 51 D10443 B_KLBSL_PNMN R <NA> <NA> R S R <NA> <NA> <NA> S <NA> #> 65 24D393 B_ESCHR_COLI R <NA> <NA> <NA> I <NA> <NA> <NA> <NA> S <NA> #> 66 24D393 B_ESCHR_COLI R <NA> <NA> <NA> I <NA> <NA> <NA> <NA> S <NA> #> CTX CAZ CRO GEN TOB AMK KAN TMP SXT NIT FOS LNZ CIP MFX VAN TEC #> 13 S <NA> S <NA> S <NA> <NA> S S <NA> <NA> R <NA> <NA> R R #> 14 S <NA> S <NA> S <NA> <NA> S S <NA> <NA> R <NA> <NA> R R #> 16 S S S <NA> <NA> <NA> <NA> S S R <NA> R S <NA> R R #> 17 S S S <NA> <NA> <NA> <NA> S S R <NA> R S <NA> R R #> 22 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> S S R <NA> R S <NA> R R #> 23 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> S S R <NA> R S <NA> R R #> 24 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> S S R <NA> R S <NA> R R #> 33 S S S S S <NA> <NA> S S S <NA> R S <NA> R R #> 34 S S S S S <NA> <NA> S S S <NA> R S <NA> R R #> 35 S S S S <NA> <NA> <NA> S S <NA> <NA> R S <NA> R R #> 36 R R R I S <NA> R R R <NA> <NA> R I <NA> R R #> 38 S S S S S <NA> <NA> S S S <NA> R S <NA> R R #> 39 S S S S S <NA> <NA> S S S <NA> R S <NA> R R #> 45 R R R R R R R R R <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> S <NA> #> 48 S R S R R R R S S <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> S <NA> #> 49 S S S S S <NA> <NA> R R R <NA> R R R R R #> 50 S S S S S <NA> <NA> R R R <NA> R R R R R #> 51 S S S S S <NA> <NA> S S S <NA> R S <NA> R R #> 65 S S S S S <NA> <NA> S S S <NA> R S <NA> R R #> 66 S S S S S <NA> <NA> S S S <NA> R S <NA> R R #> TCY TGC DOX ERY CLI AZM IPM MEM MTR CHL COL MUP RIF #> 13 <NA> <NA> <NA> R R R S <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> R #> 14 <NA> <NA> <NA> R R R S <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> R #> 16 R R R R R R S <NA> <NA> <NA> R <NA> R #> 17 R R R R R R S <NA> <NA> <NA> R <NA> R #> 22 R R R R R R S <NA> <NA> <NA> R <NA> R #> 23 R R R R R R S <NA> <NA> <NA> R <NA> R #> 24 R R R R R R S <NA> <NA> <NA> R <NA> R #> 33 <NA> <NA> <NA> R R R S <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> R #> 34 <NA> <NA> <NA> R R R S <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> R #> 35 <NA> <NA> <NA> R R R S <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> R #> 36 R R R R R R S <NA> <NA> R <NA> <NA> R #> 38 <NA> <NA> <NA> R R R S <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> R #> 39 <NA> <NA> <NA> R R R S <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> R #> 45 R <NA> <NA> R R R S <NA> <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 48 S <NA> S S <NA> S S S <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 49 <NA> <NA> <NA> R R R S <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> R #> 50 <NA> <NA> <NA> R R R S <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> R #> 51 <NA> <NA> <NA> R R R S <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> R #> 65 <NA> <NA> <NA> R R R S <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> R #> 66 <NA> <NA> <NA> R R R S <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> R #> [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 942 rows ]#> ℹ Filtering all of columns 'IPM' and 'MEM' to contain value "R", "S" or "I"#> date hospital_id ward_icu ward_clinical ward_outpatient age gender #> 48 2002-04-14 C FALSE FALSE TRUE 73 M #> 153 2003-04-08 B TRUE FALSE FALSE 74 M #> 154 2003-04-08 B TRUE FALSE FALSE 74 M #> 155 2003-04-08 B TRUE FALSE FALSE 74 M #> 207 2003-08-14 D FALSE TRUE FALSE 0 F #> 237 2003-10-16 B TRUE FALSE FALSE 63 F #> 240 2003-10-20 B TRUE FALSE FALSE 52 M #> 242 2003-10-20 B TRUE FALSE FALSE 52 M #> 246 2003-11-04 B TRUE FALSE FALSE 87 F #> 247 2003-11-04 B TRUE FALSE FALSE 87 F #> 248 2003-11-04 B TRUE FALSE FALSE 87 F #> 251 2003-11-21 B TRUE FALSE FALSE 77 F #> 278 2004-02-10 B TRUE FALSE FALSE 71 F #> 279 2004-02-10 B TRUE FALSE FALSE 71 F #> 280 2004-02-10 B TRUE FALSE FALSE 71 F #> 298 2004-03-03 D FALSE TRUE FALSE 74 M #> 299 2004-03-03 D FALSE TRUE FALSE 74 M #> 309 2004-04-07 C FALSE TRUE FALSE 86 F #> 313 2004-04-15 B TRUE FALSE FALSE 87 F #> 314 2004-04-15 B TRUE FALSE FALSE 87 F #> patient_id mo PEN OXA FLC AMX AMC AMP TZP CZO FEP CXM FOX #> 48 F30196 B_STRPT_GRPB S <NA> S S S S S S S S S #> 153 114570 B_STRPT_PYGN S <NA> S S S S S S S S S #> 154 114570 B_STRPT_GRPA S <NA> S S S S S S S S S #> 155 114570 B_STRPT_GRPA S <NA> S S S S S S S S S #> 207 F71508 B_STRPT_GRPB S <NA> S S S S S S S S S #> 237 650870 B_ESCHR_COLI R <NA> <NA> R R R S <NA> S S S #> 240 F35553 B_ENTRBC_CLOC R <NA> <NA> R R R S R S R R #> 242 F35553 B_ENTRBC_CLOC R <NA> <NA> R R R S R S R R #> 246 2FC253 B_ESCHR_COLI R <NA> <NA> <NA> S <NA> S <NA> S S S #> 247 2FC253 B_ESCHR_COLI R <NA> <NA> <NA> S <NA> S <NA> S S S #> 248 2FC253 B_ESCHR_COLI R <NA> <NA> <NA> S <NA> S <NA> S S S #> 251 550406 B_ESCHR_COLI R <NA> <NA> R R R S <NA> S I R #> 278 F24801 B_STRPT_GRPB S <NA> S S S S S S S S S #> 279 F24801 B_STRPT_AGLC S <NA> S S S S S S S S S #> 280 F24801 B_STRPT_GRPB S <NA> S S S S S S S S S #> 298 1435C8 B_ESCHR_COLI R <NA> <NA> S S S S <NA> S S S #> 299 1435C8 B_ESCHR_COLI R <NA> <NA> S S S S <NA> S S S #> 309 765860 B_STRPT_GRPA S <NA> S S S S S S S S S #> 313 386739 B_ESCHR_COLI R <NA> <NA> R I R S <NA> S S S #> 314 386739 B_ESCHR_COLI R <NA> <NA> R I R S <NA> S S S #> CTX CAZ CRO GEN TOB AMK KAN TMP SXT NIT FOS LNZ CIP MFX VAN TEC #> 48 S R S R R R R S S <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> S <NA> #> 153 S R S R R R R S S <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> S <NA> #> 154 S R S R R R R S S <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> S <NA> #> 155 S R S R R R R S S <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> S <NA> #> 207 S R S R R R R S S <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> S <NA> #> 237 S S S S S S <NA> <NA> S S <NA> R S <NA> R R #> 240 <NA> <NA> <NA> S S S <NA> <NA> S R <NA> R S <NA> R R #> 242 <NA> <NA> <NA> S S S <NA> <NA> S R <NA> R S <NA> R R #> 246 S S S S S S <NA> <NA> S S <NA> R S <NA> R R #> 247 S S S S S S <NA> <NA> S S <NA> R S <NA> R R #> 248 S S S S S S <NA> <NA> S S <NA> R S <NA> R R #> 251 S S S S S S <NA> <NA> S S <NA> R S <NA> R R #> 278 S R S R R R R R <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> S <NA> #> 279 S R S R R R R R <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> S <NA> #> 280 S R S R R R R R <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> S <NA> #> 298 S S S S S S <NA> <NA> S S <NA> R S <NA> R R #> 299 S S S S S S <NA> <NA> S S <NA> R S <NA> R R #> 309 S R S R R R R S S <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> S <NA> #> 313 S S S S S S <NA> <NA> S S <NA> R S <NA> R R #> 314 S S S S S S <NA> <NA> S S <NA> R S <NA> R R #> TCY TGC DOX ERY CLI AZM IPM MEM MTR CHL COL MUP RIF #> 48 S <NA> S S <NA> S S S <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 153 S <NA> S S S S S S <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 154 S <NA> S S S S S S <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 155 S <NA> S S S S S S <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 207 R <NA> <NA> S <NA> S S S <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 237 <NA> <NA> <NA> R R R S S <NA> <NA> <NA> <NA> R #> 240 <NA> <NA> <NA> R R R S S <NA> <NA> <NA> <NA> R #> 242 <NA> <NA> <NA> R R R S S <NA> <NA> <NA> <NA> R #> 246 <NA> <NA> <NA> R R R S S <NA> <NA> <NA> <NA> R #> 247 <NA> <NA> <NA> R R R S S <NA> <NA> <NA> <NA> R #> 248 <NA> <NA> <NA> R R R S S <NA> <NA> <NA> <NA> R #> 251 <NA> <NA> <NA> R R R S S <NA> <NA> <NA> <NA> R #> 278 R <NA> <NA> S <NA> S S S <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 279 R <NA> <NA> S <NA> S S S <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 280 R <NA> <NA> S <NA> S S S <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 298 <NA> <NA> <NA> R R R S S <NA> <NA> <NA> <NA> R #> 299 <NA> <NA> <NA> R R R S S <NA> <NA> <NA> <NA> R #> 309 R <NA> <NA> S S S S S <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 313 <NA> <NA> <NA> R R R S S <NA> <NA> <NA> <NA> R #> 314 <NA> <NA> <NA> R R R S S <NA> <NA> <NA> <NA> R #> [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 736 rows ]# filter with multiple antibiotic selectors using c() example_isolates[all(c(carbapenems(), aminoglycosides()) == "R"), ]#> ℹ Assuming a filter on all 6 carbapenems, aminoglycosides. Wrap around #> `all()` or `any()` to prevent this note.#> date hospital_id ward_icu ward_clinical ward_outpatient age gender #> 381 2004-11-03 B TRUE FALSE FALSE 80 F #> 463 2005-04-22 B TRUE FALSE FALSE 82 F #> 698 2007-02-21 D FALSE TRUE FALSE 61 F #> 799 2007-12-15 A FALSE TRUE FALSE 72 M #> 918 2008-12-06 D FALSE TRUE FALSE 43 F #> 1172 2011-05-09 D TRUE TRUE FALSE 82 F #> 1262 2012-03-12 B TRUE TRUE FALSE 80 M #> 1281 2012-05-19 A FALSE FALSE TRUE 89 F #> 1302 2012-07-17 D TRUE TRUE FALSE 83 M #> 1307 2012-07-20 D FALSE TRUE FALSE 66 F #> 1308 2012-07-20 D FALSE TRUE FALSE 66 F #> 1324 2012-09-18 D FALSE TRUE FALSE 62 M #> 1328 2012-10-04 D FALSE TRUE FALSE 62 M #> 1334 2012-10-18 D TRUE TRUE FALSE 65 F #> 1449 2014-01-14 B FALSE TRUE FALSE 81 M #> 1450 2014-01-14 B FALSE TRUE FALSE 81 M #> 1624 2015-10-06 B TRUE TRUE FALSE 79 F #> 1625 2015-10-07 B TRUE TRUE FALSE 79 F #> 1626 2015-10-07 B TRUE TRUE FALSE 79 F #> 1690 2016-03-27 D FALSE TRUE FALSE 47 M #> patient_id mo PEN OXA FLC AMX AMC AMP TZP CZO FEP CXM FOX #> 381 D65308 B_STNTR_MLTP R <NA> <NA> R R R R R <NA> R R #> 463 452212 B_ENTRC_FACM <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> R R R R R #> 698 8BBC46 B_ENTRC_FACM <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> R R R R R #> 799 401043 B_ENTRC_FACM <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> R R R R R #> 918 501361 B_STNTR_MLTP R <NA> <NA> R R R R R <NA> R R #> 1172 207325 B_ENTRC_FACM <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> R R R R R #> 1262 582258 B_STPHY_CONS R R R R R R R R R R R #> 1281 C25552 B_STPHY_CONS R R R R R R R R R R R #> 1302 F05015 B_STPHY_CONS R R R R R R R R R R R #> 1307 404299 B_STPHY_CONS R R R R R R R R R R R #> 1308 404299 B_STPHY_CONS R R R R R R R R R R R #> 1324 431647 B_STPHY_CONS R R R R R R R R R R R #> 1328 431647 B_STPHY_CONS R R R R R R R R R R R #> 1334 E4F322 B_ENTRC_FACM R R R R R R R R R R R #> 1449 8F77B2 B_ENTRC_FACM R R R R R R R R R R R #> 1450 8F77B2 B_ENTRC_FACM R R R R R R R R R R R #> 1624 A76045 B_ENTRC_FACM R R R R R R R R R R R #> 1625 A76045 B_ENTRC_FACM R R R R R R R R R R R #> 1626 A76045 B_ENTRC_FACM R R R R R R R R R R R #> 1690 960787 B_ENTRC_FACM R R R R R R R R R R R #> CTX CAZ CRO GEN TOB AMK KAN TMP SXT NIT FOS LNZ CIP MFX VAN TEC #> 381 R R R R R R R R S <NA> R R <NA> <NA> R R #> 463 R R R R R R R R R <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> S <NA> #> 698 R R R R R R R R R <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> S <NA> #> 799 R R R R R R R R R <NA> <NA> <NA> R <NA> S <NA> #> 918 R R R R R R R R S R R R S <NA> R R #> 1172 R R R R R R R R R <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> S <NA> #> 1262 R R R R R R R R <NA> <NA> <NA> <NA> S <NA> S <NA> #> 1281 R R R R R R R R R <NA> <NA> <NA> R <NA> S <NA> #> 1302 R R R R R R R S S <NA> <NA> <NA> S <NA> S <NA> #> 1307 R R R R R R R R S <NA> <NA> <NA> S <NA> <NA> <NA> #> 1308 R R R R R R R R R <NA> <NA> <NA> R <NA> S <NA> #> 1324 R R R R R R R R R <NA> <NA> <NA> R <NA> S <NA> #> 1328 R R R R R R R R R S <NA> <NA> R <NA> <NA> <NA> #> 1334 R R R R R R R R R S <NA> S <NA> <NA> S <NA> #> 1449 R R R R R R R R R S <NA> S <NA> <NA> S S #> 1450 R R R R R R R R R S <NA> S <NA> <NA> S S #> 1624 R R R R R R R R R S <NA> S <NA> <NA> S S #> 1625 R R R R R R R R R S <NA> S <NA> <NA> S S #> 1626 R R R R R R R R R S <NA> S <NA> <NA> S S #> 1690 R R R R R R R R R S <NA> S <NA> <NA> S S #> TCY TGC DOX ERY CLI AZM IPM MEM MTR CHL COL MUP RIF #> 381 R <NA> R R R R R R <NA> <NA> R <NA> R #> 463 R <NA> <NA> R R R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 698 S <NA> <NA> R R R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 799 S <NA> <NA> R R R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 918 R <NA> R R R R R R <NA> <NA> R <NA> R #> 1172 <NA> <NA> S R R R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 1262 <NA> <NA> S R R R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 1281 <NA> <NA> <NA> R R R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 1302 <NA> <NA> R R R R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 1307 <NA> <NA> R R R R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 1308 <NA> <NA> S R S R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 1324 <NA> <NA> R R S R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 1328 R <NA> R R R R R R <NA> <NA> R S S #> 1334 <NA> <NA> <NA> R R R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 1449 <NA> S <NA> R R R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 1450 <NA> S <NA> R R R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 1624 <NA> S <NA> R R R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 1625 <NA> S <NA> R R R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 1626 <NA> S <NA> R R R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> 1690 <NA> S <NA> R R R R R <NA> <NA> R <NA> <NA> #> [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 6 rows ]# filter + select in one go: get penicillins in carbapenems-resistant strains example_isolates[any(carbapenems() == "R"), penicillins()]#> ℹ For `penicillins()` using columns: 'AMC' (amoxicillin/clavulanic acid), #> AMP' (ampicillin), 'AMX' (amoxicillin), 'FLC' (flucloxacillin), 'OXA' #> PEN' (benzylpenicillin) and 'TZP' (piperacillin/tazobactam)#> ℹ Assuming a filter on all 2 carbapenems. Wrap around `all()` or `any()` to #>#> PEN OXA FLC AMX AMC AMP TZP #> 381 R <NA> <NA> R R R R #> 461 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> R #> 462 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> R #> 463 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> R #> 698 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> R #> 799 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> R #> 918 R <NA> <NA> R R R R #> 1147 R R R R R R R #> 1149 R R R R R R R #> 1156 R R R R R R R #> 1157 R R R R R R R #> 1172 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> R #> 1210 R R R R R R R #> 1213 R R R R R R R #> 1217 R R R R R R R #> 1218 R R R R R R R #> 1242 R R R R R R R #> 1243 R R R R R R R #> 1246 R R R R R R R #> 1259 R R R R R R R #> 1260 R R R R R R R #> 1262 R R R R R R R #> 1268 R R R R R R R #> 1269 R R R R R R R #> 1281 R R R R R R R #> 1302 R R R R R R R #> 1307 R R R R R R R #> 1308 R R R R R R R #> 1311 R R R R R R R #> 1315 R R R R R R R #> 1321 R R R R R R R #> 1324 R R R R R R R #> 1326 R R R R R R R #> 1328 R R R R R R R #> 1334 R R R R R R R #> 1346 <NA> <NA> <NA> R R R R #> 1449 R R R R R R R #> 1450 R R R R R R R #> 1624 R R R R R R R #> 1625 R R R R R R R #> 1626 R R R R R R R #> 1690 R R R R R R R #> 1693 R R R R R R R #> 1696 R R R R R R R #> 1723 R R R R R R R #> 1906 R R R R R R R #> 1908 R R R R R R R #> 1929 R R R R R R R #> 1945 R R R R R R R# dplyr ------------------------------------------------------------------- # \donttest{ if (require("dplyr")) { # get AMR for all aminoglycosides e.g., per hospital: example_isolates %>% group_by(hospital_id) %>% summarise(across(aminoglycosides(), resistance)) # this will select columns 'IPM' (imipenem) and 'MEM' (meropenem): example_isolates %>% select(carbapenems()) # this will select columns 'mo', 'AMK', 'GEN', 'KAN' and 'TOB': example_isolates %>% select(mo, aminoglycosides()) # any() and all() work in dplyr's filter() too: example_isolates %>% filter(any(aminoglycosides() == "R"), all(cephalosporins_2nd() == "R")) # also works with c(): example_isolates %>% filter(any(c(carbapenems(), aminoglycosides()) == "R")) # not setting any/all will automatically apply all(): example_isolates %>% filter(aminoglycosides() == "R") #> i Assuming a filter on all 4 aminoglycosides. # this will select columns 'mo' and all antimycobacterial drugs ('RIF'): example_isolates %>% select(mo, ab_class("mycobact")) # get bug/drug combinations for only macrolides in Gram-positives: example_isolates %>% filter(mo_is_gram_positive()) %>% select(mo, macrolides()) %>% bug_drug_combinations() %>% format() data.frame(some_column = "some_value", J01CA01 = "S") %>% # ATC code of ampicillin select(penicillins()) # only the 'J01CA01' column will be selected # with dplyr 1.0.0 and higher (that adds 'across()'), this is all equal: # (though the row names on the first are more correct) example_isolates[carbapenems() == "R", ] example_isolates %>% filter(carbapenems() == "R") example_isolates %>% filter(across(carbapenems(), ~.x == "R")) }#> Error:# }