R语言survminer包做生存分析和画图

数据

编号  生存时间    结局  组别
1   2   1   辅助化疗组
2   5   1   辅助化疗组
3   8   1   辅助化疗组
4   9   1   辅助化疗组
5   9   0   辅助化疗组
6   10  1   辅助化疗组
7   13  1   辅助化疗组
8   13  1   辅助化疗组
9   15  0   辅助化疗组
10  18  1   辅助化疗组
11  20  1   辅助化疗组
12  23  0   辅助化疗组
13  2   1   单纯手术组
14  2   1   单纯手术组
15  3   1   单纯手术组
16  5   1   单纯手术组
17  6   1   单纯手术组
18  6   1   单纯手术组
19  8   1   单纯手术组
20  9   1   单纯手术组
21  10  1   单纯手术组
22  14  0   单纯手术组

library(survminer)
library(survival)

查看每个个体的生存时间

Surv(X12_3$生存时间, X12_3$结局) 
 [1]  2   5   8   9   9+ 10  13  13  15+ 18  20  23+  2   2   3   5   6   6   8   9  10  14+

分组别(两种治疗方案)建立模型

fit <- surv_fit(Surv(生存时间, 结局) ~ 组别, data = X12_3) 

两种治疗方案的生存率及其标准误

surv_summary(fit, data = X12_3) 
   time n.risk n.event n.censor      surv    std.err     upper      lower          strata       组别
1     2     10       2        0 0.8000000 0.15811388 1.0000000 0.58681770 组别=单纯手术组 单纯手术组
2     3      8       1        0 0.7000000 0.20701967 1.0000000 0.46653323 组别=单纯手术组 单纯手术组
3     5      7       1        0 0.6000000 0.25819889 0.9952462 0.36171953 组别=单纯手术组 单纯手术组
4     6      6       2        0 0.4000000 0.38729833 0.8545332 0.18723673 组别=单纯手术组 单纯手术组
5     8      4       1        0 0.3000000 0.48304589 0.7731979 0.11639970 组别=单纯手术组 单纯手术组
6     9      3       1        0 0.2000000 0.63245553 0.6908394 0.05790057 组别=单纯手术组 单纯手术组
7    10      2       1        0 0.1000000 0.94868330 0.6419788 0.01557684 组别=单纯手术组 单纯手术组
8    14      1       0        1 0.1000000 0.94868330 0.6419788 0.01557684 组别=单纯手术组 单纯手术组
9     2     12       1        0 0.9166667 0.08703883 1.0000000 0.77290097 组别=辅助化疗组 辅助化疗组
10    5     11       1        0 0.8333333 0.12909944 1.0000000 0.64703699 组别=辅助化疗组 辅助化疗组
11    8     10       1        0 0.7500000 0.16666667 1.0000000 0.54099636 组别=辅助化疗组 辅助化疗组
12    9      9       1        1 0.6666667 0.20412415 0.9946254 0.44684608 组别=辅助化疗组 辅助化疗组
13   10      7       1        0 0.5714286 0.25588316 0.9435612 0.34606192 组别=辅助化疗组 辅助化疗组
14   13      6       2        0 0.3809524 0.38575837 0.8113884 0.17885973 组别=辅助化疗组 辅助化疗组
15   15      4       0        1 0.3809524 0.38575837 0.8113884 0.17885973 组别=辅助化疗组 辅助化疗组
16   18      3       1        0 0.2539683 0.56167267 0.7636179 0.08446617 组别=辅助化疗组 辅助化疗组
17   20      2       1        0 0.1269841 0.90303720 0.7454458 0.02163131 组别=辅助化疗组 辅助化疗组
18   23      1       0        1 0.1269841 0.90303720 0.7454458 0.02163131 组别=辅助化疗组 辅助化疗组

查看两种治疗方案的中位生存时间

surv_median(fit)
           strata median lower upper
1 组别=单纯手术组      6     3    NA
2 组别=辅助化疗组     13     9    NA
#单纯手术组和辅助化疗组的中位生存时间分别为6、13个月

对数秩(log-rank)检验

survdiff(Surv(生存时间, 结局) ~ 组别, data = X12_3)
Call:
survdiff(formula = Surv(生存时间, 结局) ~ 组别, data = X12_3)

                 N Observed Expected (O-E)^2/E (O-E)^2/V
组别=单纯手术组 10        9     5.11      2.95      4.99
组别=辅助化疗组 12        9    12.89      1.17      4.99

 Chisq= 5  on 1 degrees of freedom, p= 0.03 
 
#p = 0.03 < 0.05, 两种治疗手段的疗效有差异,辅助化疗组的期望生存时间(12.89个月)比单纯治疗组(5.11个月)长。

相对危险度比较

 9/5.11/(9/12.89) #计算单纯手术组对于辅助化疗组的相对危险度RR。
[1] 2.522505 #单纯手术组患者发生死亡的危险是辅助化疗组的2.522505倍。

作生存曲线图

ggsurvplot(fit, data = X12_3, linetype = c('solid', 'dashed'), surv.median.line = 'hv', pval = T, risk.table = T, palette = 'Set2')

image.png

辅助化疗组的生存曲线高于单纯手术组，故辅助化疗组的生存情况较单纯手术组好。

设置fun = 'pct', 生存率以百分比的形式显示

ggsurvplot(fit, data = X12_3, fun = 'pct', linetype = c('longdash', 'twodash'), palette = 'Accent')

fun = 'pct'.png

设置fun = 'event', y轴为累计风险

ggsurvplot(fit, data = X12_3, fun = 'event', linetype = c('solid', 'dashed'), palette = 'Set1', cumevents = T)

fun = 'event'.png