在时间点创建具有生存概率的Kaplan Meier图

时间:2018-09-28 19:38:32

标签: r plot statistics survival-analysis

我正在尝试在R中创建一个图,该图将在表中的指定时间点生成生存概率表。

当前情节如下:

enter image description here

使用survminer软件包的情节R代码:

ggsurvplot(fit, 
           pval = TRUE, conf.int = TRUE,
           risk.table = TRUE, # Add risk table
           risk.table.col = "strata", # Change risk table color by groups
           linetype = "strata", # Change line type by groups
           ggtheme = theme_bw(), # Change ggplot2 theme
           palette = c("#E7B800", "#2E9FDF"))

理想情况下,我希望在“时间有风险的数量”下面的表格显示每个阶层在250、500、750和1000时刻的生存概率。

我可以使用以下代码检索生存概率:

summary(fit, times=0:1000)

2 个答案:

答案 0 :(得分:1)

我为此做了个功能。它以生存对象和时间序列作为参数,并返回生存概率。

ConstruirTabela = function(a, sequencia = seq(250,1000,by=250)){

quebra=NULL

for(i in 1:(length(a$time)-1)){
  if(a$time[i] > a$time[i+1]){
    quebra = c(quebra,i)
  }
}
quebra= c(quebra,length(a$time))

lsurv = list()
ltime = list()
previous = 0
for(i in 1:length(quebra)){
  periodo = c((previous+1):quebra[i])
  lsurv[[i]] = a$surv[periodo]
  ltime[[i]] = a$time[periodo]
  previous = quebra[i]
}

matriz=matrix(ncol=length(ltime),nrow=length(sequencia))
for(i in 1:length(sequencia)){
  for(j in 1:length(ltime)){
    indice = which.min(abs(ltime[[j]]-sequencia[i]))
    matriz[i,j] = lsurv[[j]][indice]
    }
}
retorno = as.data.frame(matriz)
f=strsplit(names(a$strata),"=")

names(retorno) = sapply(f, "[[", 2)
rownames(retorno) = as.character(sequencia)

return(retorno)}

这可能不是实现此目标的最佳方法,但请检查它是否对您有用。

答案 1 :(得分:0)

尝试使用此ggpubr库。看一下this page的最底端。它显示了带有文本表的图形。

enter image description here