Create a run summary word document

nmDocx(
  x,
  docxOut = NULL,
  docxTemplate = NULL,
  plot = TRUE,
  titleStyle = getOption("nlmixr.docx.title", "Title"),
  subtitleStyle = getOption("nlmixr.docx.subtitle", "Subtitle"),
  normalStyle = getOption("nlmixr.docx.normal", "Normal"),
  headerStyle = getOption("nlmixr.docx.heading1", "Heading 1"),
  centeredStyle = getOption("nlmixr.docx.centered", "centered"),
  preformattedStyle = getOption("nlmixr.docx.preformatted", "HTML Preformatted"),
  width = getOption("nlmixr.docx.width", 69),
  save = FALSE
)

nmSave(x, ..., save = TRUE)

Arguments

x

nlmixr fit object.

docxOut

Output file for run information document. If not specified it is the name of R object where the fit is located with the -YEAR-MONTH-DAY.docx appended. If it is NULL the document is not saved, but the officer object is returned.

docxTemplate

This is the document template. If not specified it defaults to option("nlmixr.docx.template"). If option("nlmixr.docx.template") is not specified it uses the included nlmixr document template. When docxTemplate=NULL it uses the officer blank document.

plot

Boolean indicating if the default goodness of fit plots are added to the document. By default TRUE

titleStyle

This is the word style name for the nlmixr title; Usually this is nlmixr version (R object). Defaults to option("nlmixr.docx.title") or Title

subtitleStyle

This is the word style for the subtitle which is nlmixr model name and date. Defaults to option("nlmixr.docx.subtitle") or Subtitle

normalStyle

This is the word style for normal text. Defaults to option("nlmixr.docx.normal") or Normal

headerStyle

This is the word style for heading text. Defaults to option("nlmixr.docx.heading1") or Heading 1

centeredStyle

This is the word style for centered text which is used for the figures. Defaults to option("nlmixr.docx.centered") or centered

preformattedStyle

This is the preformatted text style for R output lines. Defaults to option("nlmixr.docx.preformatted") or HTML Preformatted

width

Is an integer representing the number of characters your preformatted style supports. By default this is option("nlmixr.docx.width") or 69

save

Should the docx be saved in a zip file with the R rds data object for the fit? By default this is FALSE with nmDocx and TRUE with nmSave

...

when using `nmSave` these arguments are passed to `nmDocx`

Value

An officer docx object

Author

Matthew Fidler

Examples

# \donttest{
 library(nlmixr)
pheno <- function() {
    # Pheno with covariance
  ini({
    tcl <- log(0.008) # typical value of clearance
    tv <-  log(0.6)   # typical value of volume
    ## var(eta.cl)
    eta.cl + eta.v ~ c(1,
                       0.01, 1) ## cov(eta.cl, eta.v), var(eta.v)
                      # interindividual variability on clearance and volume
    add.err <- 0.1    # residual variability
  })
  model({
    cl <- exp(tcl + eta.cl) # individual value of clearance
    v <- exp(tv + eta.v)    # individual value of volume
    ke <- cl / v            # elimination rate constant
    d/dt(A1) = - ke * A1    # model differential equation
    cp = A1 / v             # concentration in plasma
    cp ~ add(add.err)       # define error model
  })
}

fit.s <- nlmixr(pheno, pheno_sd, "saem")
#>  parameter labels from comments will be replaced by 'label()'
#>  
#> → generate SAEM model
#>  done
#> 1:    -5.0291    0.3072    0.9500    0.9500   48.9703
#> 2:    -5.2433    0.4160    0.9025    0.9025   35.3695
#> 3:    -5.3098    0.4083    0.8574    0.8574   28.6168
#> 4:    -5.2258    0.4097    0.8145    0.8145   20.7094
#> 5:    -5.3692    0.4151    0.7738    0.7738   15.1982
#> 6:    -5.3717    0.4020    0.7351    0.7351   14.3494
#> 7:    -5.4502    0.4072    0.6983    0.6983   13.8786
#> 8:    -5.4442    0.4049    0.6634    0.6634   11.8095
#> 9:    -5.4412    0.4224    0.6302    0.6302   11.7183
#> 10:    -5.4357    0.4189    0.5987    0.5987   10.5331
#> 11:   -5.4387   0.4130   0.5688   0.5688   9.9596
#> 12:   -5.3992   0.4213   0.5404   0.5404   9.7780
#> 13:   -5.3780   0.3927   0.5133   0.5133   8.8849
#> 14:   -5.3147   0.3969   0.4877   0.4877   8.4676
#> 15:   -5.2833   0.3830   0.4633   0.4633   8.3323
#> 16:   -5.2463   0.3693   0.4401   0.4401   8.9229
#> 17:   -5.2625   0.3818   0.4181   0.4181   8.5852
#> 18:   -5.2887   0.3871   0.3972   0.3972   8.6668
#> 19:   -5.3051   0.3884   0.3901   0.3774   8.5482
#> 20:   -5.2904   0.3845   0.3706   0.3585   7.3884
#> 21:   -5.2935   0.3938   0.3520   0.3406   8.0038
#> 22:   -5.2675   0.3932   0.3344   0.3235   7.7837
#> 23:   -5.3130   0.3845   0.3177   0.3074   8.1175
#> 24:   -5.3315   0.3793   0.3018   0.2920   8.0285
#> 25:   -5.3119   0.3816   0.3132   0.2774   7.7967
#> 26:   -5.2868   0.3744   0.2975   0.2635   7.5603
#> 27:   -5.2479   0.3607   0.2827   0.2503   7.4744
#> 28:   -5.2161   0.3768   0.2685   0.2378   7.6398
#> 29:   -5.1784   0.3631   0.2551   0.2259   7.9388
#> 30:   -5.1952   0.3743   0.2423   0.2146   7.5540
#> 31:   -5.1893   0.3860   0.2302   0.2105   7.5663
#> 32:   -5.1727   0.3725   0.2187   0.1999   8.0642
#> 33:   -5.1536   0.3653   0.2078   0.1899   7.8833
#> 34:   -5.1499   0.3547   0.1974   0.1816   8.7784
#> 35:   -5.1443   0.3526   0.1888   0.1949   7.8128
#> 36:   -5.1484   0.3700   0.1866   0.1934   7.8751
#> 37:   -5.1704   0.3707   0.1861   0.1999   7.4828
#> 38:   -5.1723   0.3765   0.1943   0.1954   7.7152
#> 39:   -5.1895   0.3764   0.1846   0.1896   7.8676
#> 40:   -5.1985   0.3657   0.1754   0.1994   8.7156
#> 41:   -5.2174   0.3768   0.1835   0.1975   8.7542
#> 42:   -5.2226   0.3759   0.1848   0.1962   8.2115
#> 43:   -5.2213   0.3770   0.1990   0.2134   7.5348
#> 44:   -5.2216   0.3747   0.2023   0.2037   7.5869
#> 45:   -5.2176   0.3733   0.2079   0.2050   7.4939
#> 46:   -5.1979   0.3611   0.2394   0.2041   8.6764
#> 47:   -5.1792   0.3710   0.2275   0.1988   7.7848
#> 48:   -5.1773   0.3822   0.2161   0.1924   7.5352
#> 49:   -5.2191   0.3746   0.2451   0.1886   7.5657
#> 50:   -5.2112   0.3782   0.2329   0.2072   7.7895
#> 51:   -5.1737   0.3839   0.2310   0.2044   7.7725
#> 52:   -5.1848   0.3718   0.2362   0.2016   8.2852
#> 53:   -5.1689   0.3620   0.2244   0.1971   8.0756
#> 54:   -5.1891   0.3710   0.2132   0.1999   7.9614
#> 55:   -5.1902   0.3688   0.2371   0.2055   7.3423
#> 56:   -5.2138   0.3703   0.2252   0.2035   7.6047
#> 57:   -5.2305   0.3773   0.2284   0.2015   7.7806
#> 58:   -5.1973   0.3857   0.2170   0.1965   7.8035
#> 59:   -5.2139   0.3783   0.2061   0.2015   7.4595
#> 60:   -5.1585   0.3648   0.2038   0.1988   7.8403
#> 61:   -5.1271   0.3616   0.1937   0.1889   8.7702
#> 62:   -5.1641   0.3740   0.1905   0.1926   8.8303
#> 63:   -5.1722   0.3689   0.1809   0.1927   7.8135
#> 64:   -5.1545   0.3693   0.1746   0.1906   7.5553
#> 65:   -5.1545   0.3696   0.1658   0.2027   7.6928
#> 66:   -5.1699   0.3719   0.1777   0.1968   7.7913
#> 67:   -5.1314   0.3543   0.1793   0.2128   7.6497
#> 68:   -5.1414   0.3640   0.1755   0.2093   7.8481
#> 69:   -5.1403   0.3538   0.1916   0.2128   7.2280
#> 70:   -5.1164   0.3519   0.1936   0.2204   7.5472
#> 71:   -5.1177   0.3549   0.2247   0.2094   7.6385
#> 72:   -5.1360   0.3718   0.2300   0.2010   7.5984
#> 73:   -5.1549   0.3764   0.2532   0.2067   8.0542
#> 74:   -5.1996   0.3812   0.2405   0.1963   8.3610
#> 75:   -5.2216   0.3744   0.2416   0.1947   8.1660
#> 76:   -5.1943   0.3687   0.2295   0.2066   7.8590
#> 77:   -5.2077   0.3864   0.2485   0.1981   7.6854
#> 78:   -5.1985   0.3669   0.2360   0.1974   7.7991
#> 79:   -5.1689   0.3526   0.2392   0.1882   7.9555
#> 80:   -5.1357   0.3433   0.2326   0.2105   7.7788
#> 81:   -5.1786   0.3643   0.2582   0.2089   7.2538
#> 82:   -5.1813   0.3615   0.2839   0.2171   7.3611
#> 83:   -5.2266   0.3586   0.2999   0.2063   7.6686
#> 84:   -5.2580   0.3706   0.3084   0.1984   7.1080
#> 85:   -5.2359   0.3757   0.3172   0.2123   6.6866
#> 86:   -5.2463   0.3779   0.3013   0.2046   7.1987
#> 87:   -5.2530   0.3774   0.3130   0.2059   7.3428
#> 88:   -5.2608   0.3722   0.2973   0.2073   7.6319
#> 89:   -5.2964   0.3882   0.2825   0.2049   8.1477
#> 90:   -5.2539   0.3752   0.2683   0.1990   7.9117
#> 91:   -5.2239   0.3746   0.2549   0.1891   8.0982
#> 92:   -5.2436   0.3708   0.2422   0.2078   7.7482
#> 93:   -5.2546   0.3782   0.2402   0.2034   8.3008
#> 94:   -5.2646   0.3829   0.2282   0.2091   7.7145
#> 95:   -5.2358   0.3793   0.2168   0.1987   8.0901
#> 96:   -5.2085   0.3771   0.2215   0.1951   8.2256
#> 97:   -5.1635   0.3751   0.2255   0.1898   7.8817
#> 98:   -5.1685   0.3411   0.2283   0.1939   7.8104
#> 99:   -5.1678   0.3739   0.2297   0.1893   7.4245
#> 100:   -5.2076   0.3776   0.2182   0.1925   7.8016
#> 101:   -5.2059   0.3917   0.2397   0.2024   7.5258
#> 102:   -5.1646   0.3675   0.2311   0.2035   7.6778
#> 103:   -5.1566   0.3662   0.2195   0.2123   7.2122
#> 104:   -5.1673   0.3562   0.2085   0.2122   7.6793
#> 105:   -5.2141   0.3733   0.1990   0.2227   7.9370
#> 106:   -5.2086   0.3665   0.2147   0.2156   8.4855
#> 107:   -5.1789   0.3680   0.2258   0.2110   8.3803
#> 108:   -5.1967   0.3626   0.2145   0.2177   7.4993
#> 109:   -5.1818   0.3657   0.2101   0.2068   7.7468
#> 110:   -5.1548   0.3504   0.1996   0.2057   7.9319
#> 111:   -5.1753   0.3699   0.2052   0.2167   7.7360
#> 112:   -5.1994   0.3666   0.2061   0.2067   8.1470
#> 113:   -5.2161   0.3794   0.2065   0.2125   9.1963
#> 114:   -5.2350   0.3903   0.2306   0.2142   9.6083
#> 115:   -5.1965   0.3874   0.2191   0.2087   9.5566
#> 116:   -5.1766   0.3727   0.2121   0.1983   9.7453
#> 117:   -5.1904   0.3739   0.2046   0.1984   7.8011
#> 118:   -5.1816   0.3593   0.2158   0.1996   7.9573
#> 119:   -5.1553   0.3787   0.2340   0.1896   8.4937
#> 120:   -5.1962   0.3678   0.2223   0.1987   8.3731
#> 121:   -5.2000   0.3838   0.2112   0.2079   8.3018
#> 122:   -5.1859   0.3696   0.2116   0.1975   8.2665
#> 123:   -5.1754   0.3555   0.2280   0.1895   8.0263
#> 124:   -5.1534   0.3682   0.2187   0.1942   7.6140
#> 125:   -5.1550   0.3475   0.2203   0.2013   7.7355
#> 126:   -5.1491   0.3586   0.2230   0.2060   8.0627
#> 127:   -5.1308   0.3535   0.2180   0.2028   7.5166
#> 128:   -5.1719   0.3602   0.2071   0.2134   7.4905
#> 129:   -5.1502   0.3668   0.1967   0.2263   7.7876
#> 130:   -5.1410   0.3733   0.1969   0.2150   7.0607
#> 131:   -5.1631   0.3521   0.2029   0.2082   7.5408
#> 132:   -5.2195   0.3640   0.2092   0.1978   7.7984
#> 133:   -5.1888   0.3654   0.2220   0.1938   7.8156
#> 134:   -5.1792   0.3614   0.2220   0.1841   7.8660
#> 135:   -5.1693   0.3712   0.2464   0.1890   8.2850
#> 136:   -5.1557   0.3644   0.2341   0.1897   8.0031
#> 137:   -5.1094   0.3585   0.2224   0.1953   8.4764
#> 138:   -5.1144   0.3655   0.2113   0.2019   8.1143
#> 139:   -5.1153   0.3773   0.2007   0.1992   7.8767
#> 140:   -5.1242   0.3642   0.2062   0.2007   7.4680
#> 141:   -5.1361   0.3615   0.1993   0.1906   7.7565
#> 142:   -5.1669   0.3640   0.1893   0.1848   8.2869
#> 143:   -5.1448   0.3624   0.1838   0.1941   8.1977
#> 144:   -5.1446   0.3605   0.1812   0.2021   7.8406
#> 145:   -5.1481   0.3697   0.1734   0.2002   7.8350
#> 146:   -5.1403   0.3636   0.2100   0.1981   8.2244
#> 147:   -5.1681   0.3643   0.2041   0.1939   8.1512
#> 148:   -5.1340   0.3613   0.2332   0.2126   8.0400
#> 149:   -5.1318   0.3573   0.2372   0.2141   8.1685
#> 150:   -5.1260   0.3655   0.2456   0.2034   8.1706
#> 151:   -5.1491   0.3556   0.2333   0.1932   8.1026
#> 152:   -5.1385   0.3641   0.2183   0.1846   8.0423
#> 153:   -5.1303   0.3575   0.2206   0.1906   7.7099
#> 154:   -5.1228   0.3494   0.2081   0.2047   7.4754
#> 155:   -5.0818   0.3478   0.2028   0.1933   7.0254
#> 156:   -5.0716   0.3614   0.2185   0.1912   7.3739
#> 157:   -5.0887   0.3474   0.2105   0.1889   6.7839
#> 158:   -5.0851   0.3559   0.1862   0.1822   7.0051
#> 159:   -5.0907   0.3589   0.1964   0.1927   7.2163
#> 160:   -5.0994   0.3507   0.1762   0.1961   7.8787
#> 161:   -5.0876   0.3633   0.1688   0.1768   8.5014
#> 162:   -5.1175   0.3776   0.1803   0.1798   8.2123
#> 163:   -5.0964   0.3715   0.1854   0.1836   7.9704
#> 164:   -5.0752   0.3613   0.2064   0.1829   7.6085
#> 165:   -5.1005   0.3533   0.2012   0.1766   7.8037
#> 166:   -5.0492   0.3623   0.2274   0.1824   7.4546
#> 167:   -5.0664   0.3405   0.2258   0.1752   7.0702
#> 168:   -5.0176   0.3310   0.2361   0.1774   7.2620
#> 169:   -5.0181   0.3421   0.2239   0.1724   7.0909
#> 170:   -5.0261   0.3438   0.2286   0.1616   7.2371
#> 171:   -4.9990   0.3561   0.2416   0.1710   7.3433
#> 172:   -5.0137   0.3512   0.2621   0.1685   7.0674
#> 173:   -5.0011   0.3438   0.2453   0.1600   6.7459
#> 174:   -4.9993   0.3438   0.2295   0.1652   7.2015
#> 175:   -5.0075   0.3385   0.2370   0.1648   7.7517
#> 176:   -4.9949   0.3455   0.2327   0.1579   7.7655
#> 177:   -5.0323   0.3442   0.2406   0.1757   7.4591
#> 178:   -5.0516   0.3403   0.2331   0.1614   8.1646
#> 179:   -5.0291   0.3525   0.2410   0.1671   8.4938
#> 180:   -5.0179   0.3569   0.2381   0.1619   8.2040
#> 181:   -5.0182   0.3588   0.2488   0.1728   8.0362
#> 182:   -5.0321   0.3447   0.2309   0.1658   7.2938
#> 183:   -5.0072   0.3511   0.2407   0.1621   7.0601
#> 184:   -5.0149   0.3443   0.2428   0.1612   7.1304
#> 185:   -5.0312   0.3472   0.2477   0.1623   7.1187
#> 186:   -5.0228   0.3365   0.2273   0.1648   7.2542
#> 187:   -5.0092   0.3462   0.2195   0.1615   7.3446
#> 188:   -5.0214   0.3473   0.2125   0.1689   7.2965
#> 189:   -5.0155   0.3569   0.1968   0.1685   7.0958
#> 190:   -5.0047   0.3500   0.1966   0.1702   7.3148
#> 191:   -5.0122   0.3587   0.1923   0.1643   7.6069
#> 192:   -5.0229   0.3530   0.2072   0.1705   7.8221
#> 193:   -5.0160   0.3471   0.2179   0.1654   6.9632
#> 194:   -5.0106   0.3470   0.2251   0.1639   6.7881
#> 195:   -5.0046   0.3546   0.2220   0.1674   7.3579
#> 196:   -5.0072   0.3434   0.2210   0.1738   7.8418
#> 197:   -5.0033   0.3445   0.2211   0.1664   7.7098
#> 198:   -4.9788   0.3387   0.2059   0.1594   7.5045
#> 199:   -4.9705   0.3456   0.2080   0.1550   7.6665
#> 200:   -4.9782   0.3438   0.2071   0.1596   7.8374
#> 201:   -4.9796   0.3445   0.2099   0.1607   8.0919
#> 202:   -4.9813   0.3459   0.2120   0.1608   8.1763
#> 203:   -4.9859   0.3456   0.2125   0.1630   8.1155
#> 204:   -4.9850   0.3471   0.2163   0.1644   8.1365
#> 205:   -4.9860   0.3480   0.2186   0.1649   8.1302
#> 206:   -4.9854   0.3468   0.2181   0.1648   8.1689
#> 207:   -4.9867   0.3466   0.2171   0.1638   8.1752
#> 208:   -4.9857   0.3465   0.2171   0.1633   8.1692
#> 209:   -4.9852   0.3467   0.2167   0.1620   8.1279
#> 210:   -4.9853   0.3474   0.2170   0.1617   8.1129
#> 211:   -4.9843   0.3473   0.2175   0.1618   8.0992
#> 212:   -4.9841   0.3475   0.2186   0.1621   8.0727
#> 213:   -4.9851   0.3470   0.2197   0.1627   8.0909
#> 214:   -4.9844   0.3467   0.2201   0.1633   8.1028
#> 215:   -4.9852   0.3457   0.2212   0.1636   8.0885
#> 216:   -4.9861   0.3449   0.2218   0.1642   8.0620
#> 217:   -4.9863   0.3449   0.2232   0.1646   8.0393
#> 218:   -4.9859   0.3448   0.2234   0.1647   7.9712
#> 219:   -4.9863   0.3448   0.2237   0.1650   7.9362
#> 220:   -4.9872   0.3443   0.2241   0.1650   7.9338
#> 221:   -4.9884   0.3442   0.2244   0.1649   7.9366
#> 222:   -4.9888   0.3441   0.2250   0.1650   7.9334
#> 223:   -4.9892   0.3437   0.2247   0.1649   7.9518
#> 224:   -4.9883   0.3434   0.2246   0.1646   7.9341
#> 225:   -4.9883   0.3434   0.2248   0.1645   7.9258
#> 226:   -4.9877   0.3437   0.2249   0.1644   7.9401
#> 227:   -4.9873   0.3439   0.2240   0.1641   7.9310
#> 228:   -4.9870   0.3438   0.2234   0.1640   7.9385
#> 229:   -4.9872   0.3438   0.2237   0.1644   7.9402
#> 230:   -4.9872   0.3440   0.2238   0.1644   7.9352
#> 231:   -4.9873   0.3443   0.2239   0.1645   7.9376
#> 232:   -4.9870   0.3445   0.2241   0.1646   7.9375
#> 233:   -4.9870   0.3444   0.2243   0.1646   7.9621
#> 234:   -4.9869   0.3445   0.2241   0.1644   7.9654
#> 235:   -4.9868   0.3445   0.2238   0.1642   7.9531
#> 236:   -4.9869   0.3443   0.2237   0.1643   7.9486
#> 237:   -4.9872   0.3443   0.2240   0.1641   7.9712
#> 238:   -4.9870   0.3443   0.2240   0.1640   7.9645
#> 239:   -4.9871   0.3441   0.2238   0.1638   7.9670
#> 240:   -4.9872   0.3439   0.2240   0.1638   7.9609
#> 241:   -4.9870   0.3439   0.2241   0.1638   7.9646
#> 242:   -4.9871   0.3441   0.2242   0.1637   7.9679
#> 243:   -4.9869   0.3443   0.2237   0.1634   7.9727
#> 244:   -4.9867   0.3443   0.2233   0.1632   7.9707
#> 245:   -4.9868   0.3443   0.2234   0.1632   7.9703
#> 246:   -4.9869   0.3441   0.2235   0.1633   7.9614
#> 247:   -4.9870   0.3440   0.2234   0.1634   7.9359
#> 248:   -4.9870   0.3439   0.2233   0.1633   7.9296
#> 249:   -4.9870   0.3439   0.2229   0.1632   7.9360
#> 250:   -4.9869   0.3440   0.2227   0.1630   7.9380
#> 251:   -4.9868   0.3440   0.2227   0.1631   7.9380
#> 252:   -4.9869   0.3441   0.2228   0.1631   7.9254
#> 253:   -4.9871   0.3440   0.2229   0.1631   7.9212
#> 254:   -4.9872   0.3441   0.2231   0.1630   7.9184
#> 255:   -4.9872   0.3441   0.2233   0.1629   7.9192
#> 256:   -4.9869   0.3439   0.2234   0.1630   7.9181
#> 257:   -4.9869   0.3440   0.2236   0.1631   7.9124
#> 258:   -4.9866   0.3441   0.2238   0.1630   7.9158
#> 259:   -4.9866   0.3441   0.2238   0.1629   7.9218
#> 260:   -4.9864   0.3440   0.2239   0.1629   7.9133
#> 261:   -4.9866   0.3440   0.2240   0.1629   7.9098
#> 262:   -4.9868   0.3439   0.2240   0.1628   7.9120
#> 263:   -4.9868   0.3438   0.2239   0.1628   7.9082
#> 264:   -4.9868   0.3437   0.2240   0.1629   7.9142
#> 265:   -4.9869   0.3436   0.2242   0.1629   7.9091
#> 266:   -4.9868   0.3436   0.2242   0.1629   7.9046
#> 267:   -4.9870   0.3436   0.2242   0.1629   7.9072
#> 268:   -4.9871   0.3436   0.2242   0.1629   7.8987
#> 269:   -4.9870   0.3436   0.2244   0.1628   7.9034
#> 270:   -4.9868   0.3436   0.2245   0.1628   7.9030
#> 271:   -4.9869   0.3435   0.2246   0.1629   7.9095
#> 272:   -4.9871   0.3435   0.2246   0.1628   7.9160
#> 273:   -4.9872   0.3434   0.2244   0.1627   7.9198
#> 274:   -4.9875   0.3433   0.2242   0.1627   7.9213
#> 275:   -4.9877   0.3432   0.2244   0.1627   7.9202
#> 276:   -4.9877   0.3431   0.2244   0.1627   7.9152
#> 277:   -4.9876   0.3430   0.2243   0.1627   7.9115
#> 278:   -4.9874   0.3430   0.2244   0.1626   7.9052
#> 279:   -4.9874   0.3430   0.2245   0.1627   7.8969
#> 280:   -4.9873   0.3429   0.2244   0.1628   7.8890
#> 281:   -4.9873   0.3429   0.2246   0.1628   7.8866
#> 282:   -4.9871   0.3429   0.2246   0.1627   7.8825
#> 283:   -4.9870   0.3430   0.2247   0.1627   7.8858
#> 284:   -4.9873   0.3429   0.2248   0.1628   7.8878
#> 285:   -4.9877   0.3426   0.2249   0.1628   7.8877
#> 286:   -4.9877   0.3427   0.2249   0.1628   7.8849
#> 287:   -4.9877   0.3426   0.2247   0.1628   7.8805
#> 288:   -4.9879   0.3425   0.2247   0.1628   7.8776
#> 289:   -4.9881   0.3424   0.2249   0.1629   7.8734
#> 290:   -4.9880   0.3423   0.2250   0.1629   7.8729
#> 291:   -4.9879   0.3424   0.2250   0.1628   7.8822
#> 292:   -4.9878   0.3423   0.2250   0.1628   7.8858
#> 293:   -4.9877   0.3422   0.2249   0.1628   7.8832
#> 294:   -4.9879   0.3422   0.2249   0.1628   7.8821
#> 295:   -4.9879   0.3422   0.2248   0.1627   7.8848
#> 296:   -4.9878   0.3422   0.2246   0.1627   7.8851
#> 297:   -4.9878   0.3422   0.2244   0.1627   7.8844
#> 298:   -4.9879   0.3423   0.2244   0.1626   7.8881
#> 299:   -4.9879   0.3422   0.2244   0.1626   7.8876
#> 300:   -4.9880   0.3422   0.2243   0.1627   7.8821
#> 301:   -4.9882   0.3421   0.2243   0.1627   7.8770
#> 302:   -4.9883   0.3420   0.2244   0.1628   7.8745
#> 303:   -4.9885   0.3419   0.2246   0.1628   7.8691
#> 304:   -4.9886   0.3420   0.2246   0.1627   7.8684
#> 305:   -4.9885   0.3420   0.2246   0.1627   7.8738
#> 306:   -4.9886   0.3419   0.2245   0.1627   7.8689
#> 307:   -4.9888   0.3419   0.2246   0.1626   7.8649
#> 308:   -4.9888   0.3419   0.2246   0.1627   7.8656
#> 309:   -4.9889   0.3418   0.2245   0.1627   7.8683
#> 310:   -4.9890   0.3418   0.2245   0.1627   7.8643
#> 311:   -4.9892   0.3418   0.2246   0.1628   7.8644
#> 312:   -4.9893   0.3418   0.2247   0.1628   7.8627
#> 313:   -4.9893   0.3417   0.2248   0.1629   7.8606
#> 314:   -4.9894   0.3417   0.2249   0.1629   7.8565
#> 315:   -4.9894   0.3417   0.2250   0.1629   7.8555
#> 316:   -4.9893   0.3417   0.2251   0.1630   7.8562
#> 317:   -4.9891   0.3418   0.2251   0.1630   7.8547
#> 318:   -4.9891   0.3418   0.2250   0.1630   7.8470
#> 319:   -4.9890   0.3417   0.2251   0.1630   7.8406
#> 320:   -4.9890   0.3418   0.2252   0.1630   7.8370
#> 321:   -4.9891   0.3418   0.2253   0.1631   7.8366
#> 322:   -4.9890   0.3418   0.2254   0.1631   7.8324
#> 323:   -4.9889   0.3418   0.2254   0.1631   7.8373
#> 324:   -4.9888   0.3419   0.2254   0.1630   7.8377
#> 325:   -4.9887   0.3419   0.2255   0.1630   7.8354
#> 326:   -4.9888   0.3418   0.2256   0.1630   7.8346
#> 327:   -4.9888   0.3418   0.2255   0.1631   7.8379
#> 328:   -4.9888   0.3417   0.2254   0.1631   7.8399
#> 329:   -4.9889   0.3417   0.2255   0.1631   7.8368
#> 330:   -4.9891   0.3416   0.2256   0.1631   7.8371
#> 331:   -4.9892   0.3416   0.2257   0.1632   7.8376
#> 332:   -4.9893   0.3417   0.2257   0.1632   7.8404
#> 333:   -4.9894   0.3416   0.2257   0.1632   7.8401
#> 334:   -4.9894   0.3417   0.2258   0.1632   7.8403
#> 335:   -4.9894   0.3417   0.2259   0.1633   7.8382
#> 336:   -4.9894   0.3417   0.2259   0.1633   7.8348
#> 337:   -4.9894   0.3418   0.2260   0.1633   7.8347
#> 338:   -4.9894   0.3417   0.2260   0.1633   7.8383
#> 339:   -4.9894   0.3417   0.2261   0.1633   7.8332
#> 340:   -4.9893   0.3417   0.2262   0.1633   7.8299
#> 341:   -4.9893   0.3416   0.2263   0.1633   7.8272
#> 342:   -4.9891   0.3416   0.2264   0.1633   7.8263
#> 343:   -4.9892   0.3415   0.2265   0.1633   7.8230
#> 344:   -4.9891   0.3415   0.2264   0.1633   7.8291
#> 345:   -4.9892   0.3416   0.2264   0.1633   7.8311
#> 346:   -4.9892   0.3416   0.2264   0.1633   7.8309
#> 347:   -4.9891   0.3416   0.2265   0.1633   7.8285
#> 348:   -4.9892   0.3416   0.2266   0.1633   7.8264
#> 349:   -4.9892   0.3416   0.2266   0.1633   7.8249
#> 350:   -4.9893   0.3416   0.2267   0.1633   7.8219
#> 351:   -4.9894   0.3415   0.2267   0.1632   7.8154
#> 352:   -4.9894   0.3415   0.2267   0.1632   7.8124
#> 353:   -4.9895   0.3415   0.2267   0.1631   7.8117
#> 354:   -4.9895   0.3415   0.2268   0.1632   7.8096
#> 355:   -4.9895   0.3415   0.2268   0.1632   7.8081
#> 356:   -4.9894   0.3415   0.2269   0.1632   7.8063
#> 357:   -4.9893   0.3415   0.2269   0.1633   7.8006
#> 358:   -4.9894   0.3415   0.2270   0.1634   7.8019
#> 359:   -4.9893   0.3414   0.2271   0.1635   7.7990
#> 360:   -4.9893   0.3414   0.2272   0.1636   7.8012
#> 361:   -4.9893   0.3414   0.2273   0.1637   7.8027
#> 362:   -4.9892   0.3415   0.2273   0.1637   7.8033
#> 363:   -4.9892   0.3415   0.2273   0.1637   7.8034
#> 364:   -4.9892   0.3414   0.2273   0.1638   7.8016
#> 365:   -4.9893   0.3414   0.2273   0.1639   7.7971
#> 366:   -4.9893   0.3414   0.2274   0.1639   7.7969
#> 367:   -4.9892   0.3414   0.2274   0.1639   7.7994
#> 368:   -4.9892   0.3414   0.2273   0.1639   7.8004
#> 369:   -4.9892   0.3414   0.2273   0.1638   7.7994
#> 370:   -4.9892   0.3414   0.2273   0.1639   7.7986
#> 371:   -4.9892   0.3414   0.2273   0.1639   7.7985
#> 372:   -4.9892   0.3414   0.2272   0.1638   7.8004
#> 373:   -4.9892   0.3414   0.2272   0.1638   7.8027
#> 374:   -4.9892   0.3414   0.2272   0.1637   7.8022
#> 375:   -4.9892   0.3414   0.2272   0.1637   7.8022
#> 376:   -4.9893   0.3414   0.2271   0.1637   7.8032
#> 377:   -4.9892   0.3413   0.2272   0.1636   7.8049
#> 378:   -4.9892   0.3413   0.2271   0.1636   7.8079
#> 379:   -4.9892   0.3413   0.2271   0.1636   7.8085
#> 380:   -4.9891   0.3414   0.2271   0.1636   7.8096
#> 381:   -4.9890   0.3415   0.2271   0.1636   7.8130
#> 382:   -4.9889   0.3415   0.2271   0.1636   7.8142
#> 383:   -4.9889   0.3415   0.2270   0.1636   7.8144
#> 384:   -4.9888   0.3414   0.2270   0.1636   7.8154
#> 385:   -4.9889   0.3414   0.2271   0.1636   7.8179
#> 386:   -4.9889   0.3414   0.2271   0.1636   7.8187
#> 387:   -4.9890   0.3414   0.2270   0.1635   7.8176
#> 388:   -4.9889   0.3414   0.2270   0.1634   7.8182
#> 389:   -4.9889   0.3413   0.2270   0.1634   7.8190
#> 390:   -4.9888   0.3414   0.2270   0.1634   7.8177
#> 391:   -4.9888   0.3414   0.2269   0.1634   7.8142
#> 392:   -4.9888   0.3414   0.2269   0.1634   7.8120
#> 393:   -4.9889   0.3413   0.2269   0.1634   7.8103
#> 394:   -4.9889   0.3414   0.2270   0.1635   7.8110
#> 395:   -4.9888   0.3414   0.2271   0.1635   7.8110
#> 396:   -4.9888   0.3414   0.2271   0.1635   7.8109
#> 397:   -4.9888   0.3414   0.2271   0.1635   7.8066
#> 398:   -4.9888   0.3414   0.2271   0.1635   7.8060
#> 399:   -4.9888   0.3414   0.2271   0.1635   7.8061
#> 400:   -4.9889   0.3414   0.2271   0.1635   7.8075
#> 401:   -4.9888   0.3414   0.2271   0.1635   7.8071
#> 402:   -4.9889   0.3414   0.2271   0.1635   7.8097
#> 403:   -4.9889   0.3414   0.2271   0.1634   7.8095
#> 404:   -4.9888   0.3414   0.2270   0.1634   7.8089
#> 405:   -4.9888   0.3413   0.2270   0.1633   7.8089
#> 406:   -4.9889   0.3414   0.2269   0.1633   7.8103
#> 407:   -4.9889   0.3414   0.2269   0.1633   7.8094
#> 408:   -4.9889   0.3414   0.2269   0.1633   7.8089
#> 409:   -4.9889   0.3414   0.2269   0.1632   7.8095
#> 410:   -4.9889   0.3413   0.2269   0.1632   7.8114
#> 411:   -4.9889   0.3414   0.2269   0.1632   7.8129
#> 412:   -4.9889   0.3414   0.2269   0.1633   7.8117
#> 413:   -4.9889   0.3414   0.2269   0.1633   7.8089
#> 414:   -4.9889   0.3414   0.2269   0.1632   7.8052
#> 415:   -4.9889   0.3414   0.2270   0.1632   7.8039
#> 416:   -4.9889   0.3414   0.2271   0.1632   7.8041
#> 417:   -4.9889   0.3414   0.2271   0.1632   7.8009
#> 418:   -4.9888   0.3414   0.2271   0.1632   7.8023
#> 419:   -4.9888   0.3414   0.2271   0.1631   7.8003
#> 420:   -4.9889   0.3413   0.2270   0.1631   7.7981
#> 421:   -4.9889   0.3413   0.2270   0.1632   7.7988
#> 422:   -4.9889   0.3413   0.2270   0.1631   7.7990
#> 423:   -4.9889   0.3413   0.2270   0.1632   7.7975
#> 424:   -4.9890   0.3413   0.2270   0.1632   7.7974
#> 425:   -4.9890   0.3413   0.2270   0.1632   7.7959
#> 426:   -4.9890   0.3413   0.2270   0.1632   7.7946
#> 427:   -4.9890   0.3413   0.2270   0.1632   7.7966
#> 428:   -4.9890   0.3413   0.2270   0.1632   7.7944
#> 429:   -4.9889   0.3413   0.2271   0.1632   7.7955
#> 430:   -4.9889   0.3413   0.2271   0.1632   7.7993
#> 431:   -4.9889   0.3414   0.2271   0.1632   7.8013
#> 432:   -4.9889   0.3413   0.2271   0.1632   7.8005
#> 433:   -4.9889   0.3413   0.2271   0.1632   7.7999
#> 434:   -4.9889   0.3413   0.2271   0.1632   7.8001
#> 435:   -4.9889   0.3413   0.2270   0.1631   7.8045
#> 436:   -4.9889   0.3413   0.2270   0.1631   7.8075
#> 437:   -4.9889   0.3413   0.2269   0.1630   7.8071
#> 438:   -4.9889   0.3413   0.2269   0.1630   7.8042
#> 439:   -4.9888   0.3414   0.2269   0.1630   7.8037
#> 440:   -4.9888   0.3414   0.2269   0.1630   7.8023
#> 441:   -4.9888   0.3413   0.2269   0.1630   7.8012
#> 442:   -4.9889   0.3414   0.2269   0.1630   7.7987
#> 443:   -4.9889   0.3414   0.2269   0.1630   7.7981
#> 444:   -4.9889   0.3414   0.2269   0.1630   7.7987
#> 445:   -4.9889   0.3414   0.2269   0.1630   7.7974
#> 446:   -4.9889   0.3415   0.2269   0.1629   7.7995
#> 447:   -4.9888   0.3415   0.2269   0.1629   7.8008
#> 448:   -4.9888   0.3415   0.2270   0.1629   7.8015
#> 449:   -4.9889   0.3415   0.2269   0.1629   7.8009
#> 450:   -4.9888   0.3415   0.2269   0.1629   7.8003
#> 451:   -4.9888   0.3415   0.2268   0.1629   7.8015
#> 452:   -4.9888   0.3415   0.2268   0.1629   7.8009
#> 453:   -4.9888   0.3415   0.2268   0.1629   7.7994
#> 454:   -4.9888   0.3415   0.2268   0.1629   7.7997
#> 455:   -4.9888   0.3414   0.2268   0.1629   7.8012
#> 456:   -4.9887   0.3415   0.2268   0.1629   7.8014
#> 457:   -4.9886   0.3415   0.2269   0.1629   7.8004
#> 458:   -4.9886   0.3415   0.2269   0.1629   7.8004
#> 459:   -4.9886   0.3415   0.2269   0.1629   7.8011
#> 460:   -4.9886   0.3415   0.2269   0.1630   7.7995
#> 461:   -4.9887   0.3414   0.2270   0.1629   7.7964
#> 462:   -4.9887   0.3415   0.2269   0.1630   7.7966
#> 463:   -4.9886   0.3415   0.2269   0.1629   7.7952
#> 464:   -4.9886   0.3415   0.2269   0.1630   7.7956
#> 465:   -4.9886   0.3415   0.2269   0.1630   7.7937
#> 466:   -4.9886   0.3415   0.2269   0.1630   7.7933
#> 467:   -4.9886   0.3415   0.2268   0.1629   7.7937
#> 468:   -4.9887   0.3415   0.2269   0.1629   7.7956
#> 469:   -4.9887   0.3415   0.2270   0.1629   7.7965
#> 470:   -4.9887   0.3414   0.2270   0.1629   7.7956
#> 471:   -4.9886   0.3414   0.2270   0.1629   7.7957
#> 472:   -4.9886   0.3414   0.2270   0.1629   7.7944
#> 473:   -4.9885   0.3414   0.2270   0.1629   7.7939
#> 474:   -4.9886   0.3414   0.2270   0.1629   7.7939
#> 475:   -4.9887   0.3414   0.2269   0.1628   7.7944
#> 476:   -4.9887   0.3414   0.2269   0.1628   7.7949
#> 477:   -4.9888   0.3414   0.2269   0.1628   7.7933
#> 478:   -4.9888   0.3414   0.2269   0.1628   7.7921
#> 479:   -4.9888   0.3414   0.2270   0.1629   7.7926
#> 480:   -4.9888   0.3414   0.2270   0.1629   7.7917
#> 481:   -4.9889   0.3414   0.2270   0.1629   7.7923
#> 482:   -4.9888   0.3414   0.2270   0.1629   7.7919
#> 483:   -4.9889   0.3414   0.2270   0.1629   7.7919
#> 484:   -4.9889   0.3414   0.2270   0.1629   7.7923
#> 485:   -4.9889   0.3413   0.2270   0.1629   7.7935
#> 486:   -4.9889   0.3413   0.2270   0.1629   7.7926
#> 487:   -4.9889   0.3413   0.2269   0.1629   7.7936
#> 488:   -4.9888   0.3413   0.2269   0.1629   7.7939
#> 489:   -4.9888   0.3413   0.2270   0.1628   7.7935
#> 490:   -4.9888   0.3413   0.2270   0.1628   7.7929
#> 491:   -4.9889   0.3412   0.2270   0.1628   7.7924
#> 492:   -4.9889   0.3412   0.2270   0.1628   7.7915
#> 493:   -4.9889   0.3412   0.2270   0.1628   7.7923
#> 494:   -4.9888   0.3412   0.2269   0.1627   7.7920
#> 495:   -4.9888   0.3412   0.2270   0.1627   7.7915
#> 496:   -4.9889   0.3412   0.2270   0.1627   7.7927
#> 497:   -4.9889   0.3412   0.2270   0.1627   7.7939
#> 498:   -4.9890   0.3412   0.2269   0.1627   7.7939
#> 499:   -4.9889   0.3412   0.2270   0.1627   7.7937
#> 500:   -4.9889   0.3412   0.2270   0.1626   7.7930
#> Calculating covariance matrix
#> 
#> → creating full model...
#> → pruning branches (`if`/`else`)...
#>  done
#> → loading into symengine environment...
#>  done
#> → compiling EBE model...
#>  
#>  done
#> Calculating residuals/tables
#> done

## Save output information into a word document
RxODE::.rxWithWd(tempdir(), # Put document in temporary directory
  nmDocx(fit.s)
)
#> Calculating -2LL by Gaussian quadrature (nnodes=3,nsd=1.6)
#> 
#> Warning: Unrecognized statistics: r.squared
#> Try setting `statistics` explicitly in the call to `huxreg()`
#> Error in read_xml.raw(charToRaw(enc2utf8(x)), "UTF-8", ..., as_html = as_html,     options = options) PCDATA invalid Char value 27 [9]

# }