用 R 绘制经过调整的生存曲线的累积事件图

Question

我正在尝试创建一个调整后的生存曲线（来自Cox模型），希望将此信息显示为累积事件。

我已经尝试过这个方法：

library(survival)
data("ovarian")
library(survminer)

model<-coxph(Surv(futime, fustat) ~ age + strata(rx), data=ovarian)

gplot<-ggadjustedcurves(model) ## Expected plot of adjusted survival curve

因为在ggadjustedcurves中还没有实现"fun="，所以我采纳了此页面上的用户的建议，将元素提取到plotdata中，并创建了一个新列，如下所示。

plotdata<-gplot$data
plotdata%<>%
  mutate(new=1-surv) ## 1-survival probability

我刚接触R环境和ggplot，我该如何使用新创建的列绘制调整后的生存曲线，并保留原始图中的主题（包含在gplot中）？

谢谢！

编辑：

我的当前解决方案如下。

library(rms)
model<-coxph(Surv(futime, fustat) ~ age+ strata(rx), data=ovarian)

survfit(model, conf.type = "plain", conf.int = 1)
plot(survfit(model), conf.int = T,col = c(1,2), fun='event')

这达到了我想要的生存曲线，但我不确定置信度条是否真的是标准误差（+/-1）。我向conf.int参数提供了1，并相信以这种方式创建了标准误差，因为conf.type指定为plain。

如何进一步自定义此图形，因为基础图形看起来相当单调！如何获得与survminer曲线尽可能接近的显示？

- mindhabits

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我在创建-object时收到了警告。 我也没有看到从“rms”包中使用任何函数。 survfit和plot.survfit都来自survival包。(这些信息可能是必要的，也可能不是必要的，因为加载“rms”将可能加载“survival”，但它澄清了在哪里找到适当的帮助页面。)通常惯例是在1.96 *(+/-se)处绘制置信区间。 - IRTFM

Answer 1

您可以使用adjustedCurves包代替，它允许绘制置信区间，并自然地包括显示累积发病率函数的选项。首先，安装它：

devtools::install_github("https://github.com/RobinDenz1/adjustedCurves")

现在您可以使用：

library(adjustedCurves)
library(survival)
library(riskRegression)

# needs to be a factor
ovarian$rx <- factor(ovarian$rx)

# needs to include x=TRUE
model <- coxph(Surv(futime, fustat) ~ age + strata(rx), data=ovarian, x=TRUE)

adj <- adjustedsurv(data=ovarian,
                    event="fustat",
                    ev_time="futime",
                    variable="rx",
                    method="direct",
                    outcome_model=model,
                    conf_int=TRUE)
plot(adj, cif=TRUE, conf_int=TRUE)

这将产生：

然而，我在这里可能不会使用这种方法。模拟研究表明，在小样本量中，基于cox回归的方法效果较差。您可能想要查看adjustedCurves软件包内的method="iptw"或method="aiptw"。

- Denzo