R语言绘制生存曲线估计|生存分析|如何R作生存曲线图

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根据生存曲线的估计，可以推断出相比组之间存活时间的差异，因此生存曲线非常有用，几乎可以在每个生存分析中看到。

例

 

在我们将对象放入ggsurvplot()函数之后，我们可以创建简单的生存曲线估计。让我们来看看患有卵巢癌（卵巢浆液性囊腺癌）和患有乳腺癌（乳腺浸润癌）的患者之间存活时间的差异 。

survivalTCGA(BRCA.clinical, OV.clinical,
             extract.cols = "admin.disease_code") -> BRCAOV.survInfo
library(survival)
fit <- survfit(Surv(times, patient.vital_status) ~ admin.disease_code,
               data = BRCAOV.survInfo)
# Visualize with survminer
ggsurvplot(fit, data = BRCAOV.survInfo, risk.table = TRUE)

 

 

这个简单的图表以优雅的方式呈现了生存概率的估计值，该估计值取决于根据癌症类型分组的癌症诊断天数和信息风险集表，其中显示了在特定时间段内观察的患者数量。生存分析是一个特定的数据分析领域，因为事件数据的审查时间，因此风险集大小是视觉推理的必要条件。

 

ggsurvplot(
   fit,                     # survfit object with calculated statistics.
   data = BRCAOV.survInfo,  # data used to fit survival curves. 
   risk.table = TRUE,       # show risk table.
   pval = TRUE,             # show p-value of log-rank test.
   conf.int = TRUE,         # show confidence intervals for 
                            # point estimaes of survival curves.
   xlim = c(0,2000),        # present narrower X axis, but not affect
                            # survival estimates.
   break.time.by = 500,     # break X axis in time intervals by 500.
   ggtheme = theme_minimal(), # customize plot and risk table with a theme.
 risk.table.y.text.col = T, # colour risk table text annotations.
  risk.table.y.text = FALSE # show bars instead of names in text annotations
                            # in legend of risk table
)

 

 

每个参数都在相应的注释中描述，但我想强调xlim控制X轴限制但不影响生存曲线的参数，这些参数考虑了所有可能的时间。

比较

基础包

看起来很漂亮.....

 

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