Question

我试图在特定时间获得不同人的生存估计。

我的代码如下：

s = Surv(outcome.[,1], outcome.[,2])        
survplot= (survfit(s ~ person.list[,1]))  
plot(survplot, mark.time=FALSE)            

summary(survplot[1], times=4)[1]

此代码创建生存对象，为每个人创建生存曲线，绘制每条曲线，并使用汇总函数，我可以在time = 4获得人1的生存估计。

我正在尝试在指定时间（time = 4）创建每个人的生存估计列表。

任何帮助都将不胜感激。

谢谢，马特

Answer 1

如果您说的都是真的，那么这是使用索引作为参数生成列表的典型方法：

 t4list <- lapply(1:11, function(x) summary(survplot[x], times=4)[1] )
 t4list

如果你真的意味着你想要一个基于那个时间的生存估计向量，那么sapply将尝试简单地将结果转换为原子形式，例如数字向量或矩阵结果是“多维的”。我本以为你可以得到一个有用的结果：

summary(survplot, times=4)[1]

那应该成功地给你一个预测存活时间的矢量（假设存在这样的时间。）如果你太贪心并将'时间'值推出超出估计值的时间，那么你将抛出一个错误。具有讽刺意味的是，如果至少有一次协变量的所有级别都有估计值，则不会抛出错误。使用帮助页面中的示例作为起点：

fit <- survfit(Surv(time, status) ~ x, data = aml) 
summary(fit, times=c(10, 20, 60) )[1]
#$surv
#[1] 0.9090909 0.7159091 0.1840909 0.6666667 0.5833333
# not very informative about which times and covariates were estimated 
# and which are missing

# this is more informative
as.data.frame( summary(fit, times=c(10, 20, 60) )[c("surv", "time", "strata")])
       surv time          strata
1 0.9090909   10    x=Maintained
2 0.7159091   20    x=Maintained
3 0.1840909   60    x=Maintained
4 0.6666667   10 x=Nonmaintained
5 0.5833333   20 x=Nonmaintained

如果您只使用60，则会收到错误消息：

> summary(fit, times=c( 60) )[1]
Error in factor(rep(1:nstrat, scount), labels = names(fit$strata)) : 
  invalid labels; length 2 should be 1 or 1

在R中获得生存估计

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