如何在 R 中的 ggplot 中绘制随时间变化的危险比 + CI 生存数据？

编程问答 2022-05-23

问题描述

背景

我想绘制生存数据集随时间变化的风险比，包括其置信区间。例如，我将从 survival 包中获取一个简化的数据集：冒号数据集。

library(survival)
library(tidyverse)

# Colon survival dataset
data <- colon %>% 
  filter(etype == 2) %>% 
  select(c(id,rx,status,time)) %>% 
  filter(rx == "Obs" | rx == "Lev+5FU") %>% 
  mutate(rx = factor(rx))

数据集包含接受治疗的患者（即“Lev+5FU”）和未接受治疗的患者（即“Obs”）。生存曲线如下：

fit <- survfit(Surv(time,status) ~ rx,data = data )
plot(fit)

enter image description here

尝试

使用 cox.zph 函数，您可以绘制 cox 模型的风险比。

cox <- coxph(Surv(time,data = data)
plot(cox.zph(cox))

enter image description here

但是，我想使用 ggplot 为这个生存数据集绘制包含 95% CI 的风险比。

问题

  1. 如何从这个 cox.zph 对象中提取风险比数据和 95% 置信区间以将它们绘制在 ggplot 中？
  2. 是否还有其他 R 软件包可以更方便地执行相同操作？

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）

cox-regressionggplot2rrsurvival