Question

我所拥有的是使用R的机械性心脏支持患者的Kaplan-Meier分析。

我需要的是将以下数据添加到图中（如示例中所示）：

因心脏移植（HTX）而存活的患者
死亡的病人

换句话说，有两组，其中一组是另一组（所有患者）的子集（移植患者）。这两条曲线必须从0/0开始并且会增加。

我自己的情节是通过以下方式完成的：

pump <- read.table(file=datafile, header=FALSE,
                   col.names=c('TIME', 'CENSUS', 'DEVICE'))
# convert days to months
pump$TIME <- pump$TIME/(730/24)
mfit.overall <- survfit(Surv(TIME, CENSUS==0) ~ 1, data=pump)
plot(mfit.overall, xlab="months on device", ylab="cum. survival", xaxt="n")
axis(1, at=seq(from=0, to=24, by=6), las=0)

我如何添加另外两条曲线？

亲切的问候约翰

样本Kaplan Meier曲线：http://i.stack.imgur.com/158e8.jpg

演示数据：

生存数据，进入泵：

TIME    CENSUS  DEVICE
426     1       1
349     1       1
558     1       1
402     1       1
12      0       1
84      0       1
308     1       1
174     1       1
315     1       1
734     1       1
544     1       2
1433    1       2
1422    1       2
262     1       2
318     1       2
288     1       2
1000    1       2

TX数据：

TIME    CENSUS  DEVICE
426     1        1
288     1        2
308     1        1

死亡：

TIME    CENSUS  DEVICE
12      0        1
84      0        1

Answer 1

使用par(new=TRUE)，您可以在与第一个相同的图中绘制第二个图。

通常我会建议使用lines()将曲线添加到绘图中，因为par(new=TRUE)执行覆盖绘图的不同的完成任务。当以一种不打算使用它们的方式使用函数时，你冒着犯错的风险，例如我几乎忘记了重要的xlim参数。但是，从survfit对象中提取曲线并非易事，因此我认为它是两个邪恶中较小的一个。

# Fake data for the plots
pump <- data.frame(TIME=rweibull(40, 2, 20),
                   CENSUS=runif(40) < .3,
                   DEVICE=rep(0:1, c(20,20)))
# load package
library("survival")

# Fit models
mfit.overall <-survfit(Surv(TIME, CENSUS==0) ~ 1, data=pump)
mfit.htx <- survfit(Surv(TIME, CENSUS==0) ~ 1, data=pump, subset=DEVICE==1)

# Plot
plot(mfit.overall, col=1, xlim=range(pump$TIME), fun=function(x) 1-x)
# `xlim` makes sure the x-axis is the same in both plots
# `fun` flips the curve to start at 0 and increase
par(new=TRUE)
plot(mfit.htx, col=2, xlim=range(pump$TIME), fun=function(x) 1-x,
    ann=FALSE, axes=FALSE, bty="n") # This hides the annotations of the 2nd plot
legend("topright", c("All", "HTX"), col=1:2, lwd=1)

enter image description here

Answer 2

不需要plot.new()（尽管这是该范例的一个很好的说明）。这可以通过课程lines()的{{1}}方法实现。

"surfit"

这使用@ Backlin的示例数据（但不同的种子，因此不同的数据）

enter image description here

两次调用plot(mfit.overall, col=1, xlim=range(pump$TIME), fun=function(x) 1-x) lines(mfit.htx, col=2, fun=function(x) 1-x) lines(mfit.htx, col=2, fun=function(x) 1-x, lty = "dashed", conf.int = "only") legend("topleft", c("All", "HTX"), col=1:2, lwd=1, bty = "n")的原因是安排用虚线绘制置信区间，我看不到将多个lines()传递给{{的方法单lty次调用中的1}}（有效！）。

Kaplan-Meier包括生存和移植数据

2 个答案: