拓端tecdat|R语言代写绘制生存曲线估计|生存分析|如何R作生存曲线图

时间:2022-11-11 07:14:53

 

根据生存曲线的估计,可以推断出相比组之间存活时间的差异,因此生存曲线非常有用,几乎可以在每个生存分析中看到。

 

 我们可以创建简单的生存曲线估计。让我们来看看患有卵巢癌(卵巢浆液性囊腺癌)和患有乳腺癌(乳腺浸润癌)的患者之间存活时间的差异 。

fit <- survfit(Surv(times, patient.vital_status) ~ admin.disease_code,
data = BRCAOV.survInfo)


 

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这个简单的图表以优雅的方式呈现了生存概率的估计值,该估计值取决于根据癌症类型分组的癌症诊断天数和信息风险集表,其中显示了在特定时间段内观察的患者数量。生存分析是一个特定的数据分析领域,因为事件数据的审查时间,因此风险集大小是视觉推理的必要条件。

 

ggplot(
fit, # 生存数据对象.
data = BRCAOV.survInfo, # 生存数据.
risk.table = TRUE, # 风险表.
pval = TRUE, # Logrank检验p-value
conf.int = TRUE, # 生存曲线置信区间.
xlim = c(0,2000),
#生存预测.
break.time.by = 500,
ggtheme = theme_minimal(),
risk.table.y.text.col = T,
risk.table.y.text = FALSE
)


 

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每个参数都在相应的注释中描述,但我想强调​​xlim​​控制X轴限制但不影响生存曲线的参数,这些参数考虑了所有可能的时间。

比较

基础包

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看起来很漂亮.....

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