Question

我正在R中进行一些生存分析，并希望整理/简化我的代码。

目前我正在进行数据分析的几个步骤：

制作一个Surv对象（时间变量，指示每个观察是否被审查）;
根据分类预测器拟合此Surv对象，用于绘制/估计中位生存时间过程;和
计算一个对数秩检验，询问是否有证据表明各组之间存活率存在“显着”差异。

作为一个例子，这里是一个使用来自R的生存包中的肺数据集的模型。所以下面的代码与我想做的相似，但在预测器集方面有很多简化（这是为什么我想简化代码，所以我不会在模型之间进行不一致的调用。）

library(survival)

# Step 1: Make a survival object with time-to-event and censoring indicator.
# Following works with defaults as status = 2 = dead in this dataset.
# Create survival object
lung.Surv <- with(lung, Surv(time=time, event=status))

# Step 2: Fit survival curves to object based on patient sex, plot this.
lung.survfit <- survfit(lung.Surv ~ lung$sex)
print(lung.survfit)
plot(lung.survfit)

# Step 3: Calculate log-rank test for difference in survival objects
lung.survdiff <- survdiff(lung.Surv ~ lung$sex)
print(lung.survdiff)

现在这一切都很好，花花公子，我可以忍受这个，但我想做得更好。

所以我的问题在于第3步。我想在这里做的是能够使用来自lung.survfit对象的公式中的信息来计算生存曲线的差异：即在通话中幸存者而这正是我笨拙的[原文如此]的编程技巧碰壁的地方。以下是我目前的尝试：我很感激你能给予的任何帮助！一旦我能够解决这个问题，我应该能够在一个函数中包含一个解决方案。

lung.survdiff <- survdiff(parse(text=(lung.survfit$call$formula)))
## Which returns following:
# Error in survdiff(parse(text = (lung.survfit$call$formula))) : 
# The 'formula' argument is not a formula

Answer 1

正如我上面评论的那样，我在写完这个问题后不久就解决了这个问题。

因此，上面的步骤3可以替换为：

lung.survdiff <- survdiff(formula(lung.survfit$call$formula))

但正如本·巴恩斯在评论中指出的那样，来自幸存物体的公式可以更直接地用

提取

lung.survdiff <- survdiff(formula(lung.survfit))

这正是我想要的，希望可以使用 - 感谢Ben！

在survdiff调用中使用幸存对象的公式

1 个答案: