在 R 中從調整后的生存曲線繪制累積事件

Question

我正在嘗試創建一個調整后的生存曲線（來自 Cox 模型），並希望將此信息顯示為累積事件。

我試過這個：

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

因為"fun="仍未在ggadjustedcurves中實現，所以我在此頁面上聽取了用戶的建議，將元素提取到plotdata並創建了一個新列，如下所示。

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

我是 R 環境和ggplot的新手，所以我怎樣才能用新創建的列繪制新的調整后的生存曲線並保持原始圖的主題（包含在 gplot 中）。

謝謝！

編輯：

我目前的解決方案如下。

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')

這實現了我想要的生存曲線，但是我不確定置信條是否真的是標准誤差 (+/-1)。 我為conf.int參數提供了 1 並相信這會以這種方式創建標准錯誤，因為conf.type被指定為普通錯誤。

我如何進一步自定義此圖，因為基本圖看起來相當平淡！ 如何獲得盡可能接近 survminer 曲線的顯示？

Answer 1

您可以改用adjustedCurves包，它既允許繪制置信區間，也自然包含顯示累積關聯函數的選項。 首先，使用以下命令安裝它：

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

現在您可以使用：

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)

產生：

不過，我可能不會在這里使用這種方法。 模擬研究表明，基於 cox 回歸的方法在小樣本量下表現不佳。 您可能想查看adjustedCurves包中的method="iptw"或method="aiptw" 。