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介紹
ggsurvfit 是一個(gè)基于 R 語言的包，它擴(kuò)展了 survival 包的功能，允許用戶使用 ggplot2 的語法來創(chuàng)建美觀的生存曲線圖。KM曲線，即Kaplan-Meier曲線，是一種非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法，用于估計(jì)生存函數(shù)，即在給定時(shí)間點(diǎn)生存下來的概率。
ggsurvfit包
-
美觀性：
ggplot2提供了一種強(qiáng)大的圖形語法，可以創(chuàng)建高度定制化和美觀的圖形。 -
易用性：
ggsurvfit允許用戶利用熟悉的ggplot2語法來繪制生存曲線，使得圖形的創(chuàng)建過程更加直觀和簡單。 -
擴(kuò)展性：
ggsurvfit可以與ggplot2的其他擴(kuò)展包一起使用，例如ggpubr或ggthemes，以進(jìn)一步增強(qiáng)圖形的表現(xiàn)力。
KM曲線的意義
- 生存分析：KM曲線提供了一種直觀的方式來展示生存數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化，常用于醫(yī)學(xué)研究中評估患者的生存率。
- 比較生存率：通過比較不同組別的 KM 曲線，可以觀察到不同治療或條件對生存率的影響。
- 非參數(shù)方法：KM 方法不需要對生存時(shí)間的分布做出任何假設(shè)，這使得它適用于各種類型的數(shù)據(jù)。
如何閱讀KM曲線
- 水平軸：通常表示時(shí)間，可以是天、月、年等。
- 垂直軸：表示生存概率，即在特定時(shí)間點(diǎn)生存下來的概率。
- 曲線下降：曲線的下降表示隨著時(shí)間的推移，生存概率的減少。
- 曲線的階梯狀：每個(gè)臺階代表一個(gè)事件發(fā)生（例如死亡），曲線在事件發(fā)生時(shí)下降。
- 比較曲線：如果有多條曲線，可以比較它們以了解不同組別或條件下的生存差異。
加載R包
加載所需要的R包
knitr::opts_chunk$set(message = FALSE, warning = FALSE)
library(ggsurvfit)
library(tidyverse)
library(survival)
library(survminer)
library(gtsummary)
# rm(list = ls())
options(stringsAsFactors = F)
options(future.globals.maxSize = 10000 * 1024^2)
導(dǎo)入數(shù)據(jù)
使用示例數(shù)據(jù)
data("df_lung")
head(df_lung)
| inst<dbl> | time<dbl> | status<dbl> | age<dbl> | sex<fctr> | ph.ecog<fctr> |
|---|---|---|---|---|---|
| 3 | 10.053388 | 2 | 74 | Male | Symptomatic and ambulatory |
| 3 | 14.948665 | 2 | 68 | Male | Asymptomatic |
| 3 | 33.182752 | 1 | 56 | Male | Asymptomatic |
| 5 | 6.899384 | 2 | 57 | Male | Symptomatic and ambulatory |
| 1 | 29.010267 | 2 | 60 | Male | Asymptomatic |
| 12 | 33.577002 | 1 | 74 | Male | Symptomatic and ambulatory |
數(shù)據(jù)預(yù)處理
數(shù)據(jù)預(yù)處理包含以下部分：代碼見R可視化：科研繪圖之生存KM曲線圖
- 因子化分組
- 生存分析提取畫圖數(shù)據(jù)（生存概率和風(fēng)險(xiǎn)表）
- 計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)HR和p值
- 計(jì)算中位數(shù)生存率對應(yīng)的生存時(shí)間
- 匯總生存分析的結(jié)果
head(sur_all)
| Characteristic<chr> | sex_Male<chr> | sex_Female<chr> | ||
|---|---|---|---|---|
| 1 | No. of patients | sex_Male (n=138) | sex_Female (n=90) | |
| 2 | Events (% of patients) | 26 (0.19) | 37 (0.41) | |
| 3 | Median OS, months | 8.9 | 14 | |
| 4 | P value | 0.001 | 0.001 | |
| 5 | Hazard ratio | Reference | 0.588 |
畫圖
生存分析的KM圖，代碼見R可視化：科研繪圖之生存KM曲線圖
pl
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結(jié)果：這張KM圖比較了兩組數(shù)據(jù)：男性（8.9個(gè)月）和女性（14個(gè)月）的生存情況。
- 生存曲線：圖中的曲線代表了隨時(shí)間變化的生存概率。曲線的下降表示在特定時(shí)間點(diǎn)有個(gè)體死亡或失去生存狀態(tài)。
- 風(fēng)險(xiǎn)組：圖中顯示了兩組風(fēng)險(xiǎn)組，男性和女性，分別用不同的曲線表示。
- 風(fēng)險(xiǎn)比（Hazard ratio, HR）：圖中給出的風(fēng)險(xiǎn)比是0.59，這表示在相同的時(shí)間點(diǎn)，女性的死亡風(fēng)險(xiǎn)是男性的59%。95%置信區(qū)間（0.26-0.92）表示這個(gè)估計(jì)的不確定性范圍，如果置信區(qū)間不包含1，通常認(rèn)為HR有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。
- P值：P = 0.001，這是一個(gè)非常小的P值，通常小于0.05就認(rèn)為統(tǒng)計(jì)結(jié)果有顯著性，表示男性和女性的生存曲線差異是顯著的。
- 風(fēng)險(xiǎn)數(shù)量（No. at risk）：圖中的表格顯示了每個(gè)時(shí)間點(diǎn)每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)組中剩余的風(fēng)險(xiǎn)個(gè)體數(shù)量，隨著時(shí)間的增加，風(fēng)險(xiǎn)數(shù)量逐漸減少，因?yàn)閭€(gè)體可能死亡或失去生存狀態(tài)。
