Question

我想在一段时间内计算Kaplan-Meier曲线下的面积。我知道我可以计算从0到t的曲线下面积，也就是用library(survival) km <- survfit(Surv(futime, fustat) ~ 1, data = ovarian) print(km, rmean = 600)函数计算的平均生存时间：

{{1}}

但是，我喜欢的是Kaplan-Meier曲线下一段时间间隔的区域，例如：从t1到t2。有没有办法在Kaplan Meier曲线下截断区域的计算？任何建议都会受到欢迎！

Answer 1

生存曲线“周围”的方差非常类似于二项式过程中比例的方差。在您的情况下，您显然可以计算直到t1的数据的方差。因此，在t1处截断数据，然后计算t2的方差。

像@Oka一样，我想知道为什么要使用AUC，但是后来我意识到AUC只是完整KM曲线的“预期寿命”，单位是“年”或其他时间单位。

 str(ovarian)
'data.frame':   26 obs. of  6 variables:
 $ futime  : num  59 115 156 421 431 448 464 475 477 563 ...
 $ fustat  : num  1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 ...
 $ age     : num  72.3 74.5 66.5 53.4 50.3 ...
 $ resid.ds: num  2 2 2 2 2 1 2 2 2 1 ...
 $ rx      : num  1 1 1 2 1 1 2 2 1 2 ...
 $ ecog.ps : num  1 1 2 1 1 2 2 2 1 2 ...
 t1 = 400;  t2 = 700

 km <- survfit(Surv(futime, fustat) ~ 1, data = ovarian)
 print(km, rmean = 400)
 #---------------
Call: survfit(formula = Surv(futime, fustat) ~ 1, data = ovarian)

         n     events     *rmean *se(rmean)     median    0.95LCL    0.95UCL 
      26.0       12.0      355.6       18.5      638.0      464.0         NA 
    * restricted mean with upper limit =  400 


 km2 <- survfit(Surv(futime, fustat) ~ 1, 
                 data = ovarian[ !(ovarian$futime <=400), ])
 print(km2, rmean = 700)
#-----------------
Call: survfit(formula = Surv(futime, fustat) ~ 1, data = ovarian)

         n     events     *rmean *se(rmean)     median    0.95LCL    0.95UCL 
      26.0       12.0      532.2       41.1      638.0      464.0         NA 
    * restricted mean with upper limit =  700

Answer 2

所以您知道如何获得AUC(0-t1)和AUC(0-t2)。正如@missuse在其评论中指出的，AUC(t1-t2) = AUC(0-t2) - AUC(0-t1)。

我不确定是否可以为此获得方差，因为从技术上讲，您有一条线和该线下的一个区域（AUC）。

（ 1 ）对Kaplan-Myer绘制95％CI

（ 2 ）计算最高CI的AUC(t1-t2)

（ 3 ）为较低的CI计算AUC(t1-t2)

（ 4 ）用与表示正常95％置信区间相同的方式将结果表示为范围。

那行得通吗？还有：为什么要使用KM曲线下的面积？因为，正如@ 42-所指出的那样，您将以某些时间单位达到“预期寿命”，并且您不需要KM就能达到目标（？）

Answer 3

实际上，由于"dependencies": { "@angular/common": "^7.2.2", "@angular/core": "^7.2.2", "@angular/forms": "^7.2.2", "@angular/http": "^7.2.2", "@angular/platform-browser": "^7.2.2", "@angular/platform-browser-dynamic": "^7.2.2", "@angular/router": "^7.2.2", "@ionic-native/core": "^5.0.0", "@ionic-native/splash-screen": "^5.0.0", "@ionic-native/status-bar": "^5.0.0", "@ionic/angular": "^4.1.0", "cordova-android": "7.1.4", "cordova-plugin-device": "^2.0.2", "cordova-plugin-ionic-keyboard": "^2.1.3", "cordova-plugin-ionic-webview": "^3.1.2", "cordova-plugin-splashscreen": "^5.0.2", "cordova-plugin-statusbar": "^2.4.2", "cordova-plugin-whitelist": "^1.3.3", "core-js": "^2.5.4", "rxjs": "~6.3.3", "zone.js": "~0.8.29" }包中的surv2sample，我最终想出了如何计算t1和t2之间的AUC的方差。通过重新采样来实现。

surv2sampleComp

Kaplan-Meier曲线下面积的时间间隔

3 个答案: