在时间点创建具有生存概率的 Kaplan Meier 图

Question

我正在尝试在 R 中创建一个图，该图将在表中的指定时间点生成一个生存概率表。

目前，情节如下所示：

使用 survminer 包的绘图的 R 代码：

ggsurvplot(fit, 
           pval = TRUE, conf.int = TRUE,
           risk.table = TRUE, # Add risk table
           risk.table.col = "strata", # Change risk table color by groups
           linetype = "strata", # Change line type by groups
           ggtheme = theme_bw(), # Change ggplot2 theme
           palette = c("#E7B800", "#2E9FDF"))

理想情况下，我想要“按时间划分的风险数字”下方的表格，以显示每个层在 250、500、750 和 1000 时间的生存概率。

我可以使用以下代码检索生存概率：

summary(fit, times=0:1000)

Answer 1

我为此做了一个功能。 它将 survfit 对象和时间序列作为参数，并返回生存概率。

ConstruirTabela = function(a, sequencia = seq(250,1000,by=250)){

quebra=NULL

for(i in 1:(length(a$time)-1)){
  if(a$time[i] > a$time[i+1]){
    quebra = c(quebra,i)
  }
}
quebra= c(quebra,length(a$time))

lsurv = list()
ltime = list()
previous = 0
for(i in 1:length(quebra)){
  periodo = c((previous+1):quebra[i])
  lsurv[[i]] = a$surv[periodo]
  ltime[[i]] = a$time[periodo]
  previous = quebra[i]
}

matriz=matrix(ncol=length(ltime),nrow=length(sequencia))
for(i in 1:length(sequencia)){
  for(j in 1:length(ltime)){
    indice = which.min(abs(ltime[[j]]-sequencia[i]))
    matriz[i,j] = lsurv[[j]][indice]
    }
}
retorno = as.data.frame(matriz)
f=strsplit(names(a$strata),"=")

names(retorno) = sapply(f, "[[", 2)
rownames(retorno) = as.character(sequencia)

return(retorno)}

这可能不是实现这一目标的最佳方法，但请检查它是否适合您。

Answer 2

试试这个ggpubr库。 看看这个页面的最底部。 它显示了一个带有文本表的图形。