危险比情节充满信心＆＃34;腰围＆＃34;在ggplot2中

Question

当拟合包含连续协变量的样条项的cox模型时，我希望能够使用ggplot2生成该协变量范围内的风险比图（相对于固定参考值）。

我改编了Terry Therneau的花样小插图here（见第3页）。这种方法唯一的问题是腰部缺乏＆＃34;在参考值的置信区间内，如下图所示：

以下示例生成以下图表，而不会缩小参考值的CI。

library(survival)
library(splines)
library(ggplot2)

# colon cancer death dataset
ccd <- na.omit(subset(colon, etype == 2))

# fit model with ns() term for age
cox <- coxph(Surv(time, status) ~ rx + sex + ns(age, knots = c(20, 50, 70)), data = ccd)

# get data for plot
tp <- termplot(cox, se = TRUE, plot = FALSE)

# hazard ratio plot for natural spline of age, with reference @ 50 yrs
ref <- tp$age$y[tp$age$x == 50]

ggplot() +

  geom_line(data = tp$age, aes(x = x, y = exp(y - ref))) + 
  geom_line(data = tp$age, aes(x = x, y = exp(y - 1.96 * se - ref)), linetype = 2) + 
  geom_line(data = tp$age, aes(x = x, y = exp(y + 1.96 * se - ref)), linetype = 2) +

  geom_hline(aes(yintercept = 1), linetype = 3) +

  geom_rug(data = ccd, aes(x = age), sides = "b") +

  labs(x = "Age at baseline, years",
       y = "Hazard Ratio (95% CI) vs. 50 years",
       title = "Mortality hazard ratio as a function of age",
       subtitle = "Natural spline: knots at 20, 50, and 70 years")

我知道rms包和smoothHR包中有一些功能可以生成这些类型的图，但我正在寻找适合ggplot2图形的解决方案以及coxph()包中的survival函数。因此，我的问题归结为：

• 有没有办法调整termplot()的输出来制作一个腰部＆＃34;在参考值？
• 如果无法使用termplot()，我如何通过其他方式获取相关的绘图数据？

修改1：正如第一条评论建议的那样，这可以一起使用rms和ggplot2来完成。例如：

    library(rms)
dd <- datadist(ccd)
dd$limits$age[2] <- 50
options(datadist = "dd")

cph <- cph(Surv(time, status) ~ rx + sex + rcs(age, c(20, 50, 70)), data = ccd, x = TRUE, y = TRUE)

pdata <- Predict(cph, age, ref.zero = TRUE, fun = exp)

ggplot(data = pdata) +

  geom_hline(aes(yintercept = 1), linetype = 3) +

  labs(x = "Age at baseline, years",
       y = "Hazard Ratio (95% CI) vs. 50 years",
       title = "Mortality hazard ratio as a function of age",
       subtitle = "Natural spline: knots at 20, 50, and 70 years")

这会产生一个非常接近我的情节：

但是，我仍然想知道是否有办法使用coxph()和ns() 执行此操作。并非我对rms包有任何反对意见，我只有一堆基于survival功能的旧代码。