Question

我正在使用survival包进行Kaplan Meier分析，需要在Kaplan Meier图中显示特定时间段内幸存者的具体数量。

为了更好的可追溯性，我们使用示例包KMsurv：

library(survival)
library(KMsurv)
data(tongue)
my.fit <- survfit(Surv(tongue$time,tongue$delta)~1)
pl=plot(my.fit,conf.int=FALSE)

我需要的是将特定点的幸存者的具体数量显示为x轴上的文本（例如，在50,100,150,200 ......），在这种情况下将是49,22,11 ，5 ......

问题是，summary(my.fit)没有给出我在50时剩余幸存者的数量，所以我需要前一个时间步的值。这应该在我设定的整个时间间隔内完成。以下是更好理解的摘要的一部分：

time n.risk n.event survival std.err lower 95% CI upper 95% CI    
32     51       1    0.634  0.0541       0.5363        0.750
41     50       1    0.621  0.0545       0.5232        0.738
42     49       1    0.609  0.0549       0.5101        0.726
51     48       1    0.596  0.0552       0.4971        0.715
56     47       1    0.583  0.0554       0.4842        0.703

如何获取特定时间段内幸存者数量的列表或数据框，列表将为c(49,22,11,5,5,5,5,5) 50天步骤。如果我可以生成它，它将被包含在

的情节中

text(y=0.1,x=seq(0,400,50),labels=survivorslist)

Answer 1

如果我正确理解'舌头'数据，您可以使用'时间'变量（“死亡时间”）来计算在给定时间间隔内死亡的患者数量（此处时间步长为50），如下所示：

tt <- table(cut(x = tongue$time, breaks = seq(from = 0, to = 400, by = 50)))
tt
# (0,50]  (50,100] (100,150] (150,200] (200,250] (250,300] (300,350] (350,400] 
#     32        27        13         4         3         0         0         1

每个时间步之后的幸存者数量是：

80 - cumsum(tt)
# (0,50]  (50,100] (100,150] (150,200] (200,250] (250,300] (300,350] (350,400] 
#     48        21         8         4         1         1         1         0

以特定时间间隔计算KM图中幸存者的数量

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