我主要使用软件包 survival 和 survminer 进行生存分析。
我的数据集大约有150万行，每一行代表一个唯一的患者。
我在模型中使用的变量是：
-年龄基准和检查者的年龄（作为基础时间变量）
-死亡（如果已死亡，则b = 1，否则为0）
-condition_profile（因子有8个级别，每个条件一个）
-性别
-吸烟
-index_multiple_deprivation
我的模型定义如下：
cox_model<-coxph(Surv(age_baseline,age_censor,death)~condition_profile+gender+smoking+index_multiple_deprivation, data=df)
我的主要目标是绘制调整后的生存曲线（每个condition_profiles一个）。
为此，我使用了以下代码：
plot_surv<- ggadjustedcurves(cox_model, variable = "condition_profile", method = "marginal", palette = "hue",ylab = "Survival rate (marginal)", size = 1, ggtheme = theme_survminer())
我已经尝试了方法 marginal 和 average （同样，如果后者不平衡并且在https://cran.r-project.org/web/packages/survival/vignettes/adjcurve.pdf中不推荐使用）。
在两种情况下，我都会收到以下错误：错误：无法分配大小为1048.2 Gb的向量
显然，单独计算约150万名患者的存活曲线并使用模型的规格，会占用太多内存。
我正在寻找：
1.一种增加内存的方法R Studio服务器已分配给该进程（但我不是唯一的R Studio用户，我无法使用sudo特权与服务器本身进行交互）。
2.另一解决方案，用于为每个condition_profile绘制调整后的生存曲线。
3.可以提出的任何解决方案。 ：）
非常感谢您的宝贵时间。
最好，
玛丽