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生存分析R语言绘图——ggsuvplot介绍及实例

生存分析R语言绘图——ggsuvplot介绍及实例

作者: monkey_study | 来源:发表于2022-04-30 00:21 被阅读0次

    生存曲线绘制函数参数解释

    ggsurvplot(
    fit, #生存分析结果
    data = NULL, # a dataset used to fit survival curves
    fun = NULL, # 定义生存曲线转换的任意函数。 经常使用的转换可以用字符参数指定:“event”绘制累积事件(f(y) = 1-y),“cumhaz”绘制累积风险函数(f(y) = -log(y)),“pct”以百分比表示生存概率。
    color = NULL, #曲线颜色
    palette = NULL, #颜色调色板,可选调色板有 "grey","npg","aaas","lancet","jco", "ucscgb","uchicago","simpsons"和"rickandmorty".
    linetype = 1, #线条形状,可以用数值型向量1,2表示,也可以用字符串向量c("solid", "dashed").
    conf.int = FALSE, #是否画出置信区间
    pval = FALSE, #是否显示P值
    pval.method = FALSE, #是否添加计算P值得方法得文本,前提是pval = TRUE
    test.for.trend = FALSE, #默认是F,如果TURE,返回trend Pvalues检验。 趋势检验旨在检测生存曲线的有序差异。 也就是说,至少对一个群体来说。 只有组数为> 2时,才能进行趋势测试。
    surv.median.line = "none", #画一条水平或者垂直得生存中位值线,允许的值有c("none", "hv", "h", "v"). v: 垂直vertical, h:水平horizontal.
    risk.table = FALSE, #是否显示风险table。其他值有absolute" or "percentage",显示绝对数值/百分比;参数"abs_pct" ,百分比以及绝对数值都显示

    "nrisk_cumcensor" and "nrisk_cumevents".分别显示处于危险中的数量和,审查的累计数量和事件。

    cumevents = FALSE, # logical value specifying whether to show or not the table of the cumulative number of events.
    cumcensor = FALSE, #logical value specifying whether to show or not the table of the cumulative number of censoring.
    tables.height = 0.25, #设置table得高度,取值范围0-1
    group.by = NULL, #包含分组变量名称得字符串向量。长度<=2
    facet.by = NULL, #一个字符向量,包含将生存曲线分成多个面板的分组变量的名称。
    add.all = FALSE, #一个逻辑值。 如果为TRUE,则在主图中添加合并患者(null model)的生存曲线。
    combine = FALSE, # a logical value. If TRUE, combine a list survfit objects on the same plot.
    ggtheme = theme_survminer(), #主题名称
    tables.theme = ggtheme, #主题名称,默认是theme_survminer.
    ... #后面描述的参数和其他参数将被传递给ggplot2 geom_*()函数,如linetype, size, ii)或ggpar()函数来定制图形。 看到的细节部分
    )

    # 加载生存分析 survminer,survival 包
    library(survminer) 
    library(survival) 
    data(package="survival")  #查看内置数据集
    #1. 导入内置数据集
    lung # 加载lung数据集
    View(lung)
    #2. 拟合生存曲线
    fit <- survfit(Surv(time,status) ~ sex,  data = lung) 
    fit
    #结果
    Call: survfit(formula = Surv(time, status) ~ sex, data = lung)
    
           n events median 0.95LCL 0.95UCL
    sex=1 138    112    270     212     310
    sex=2  90     53    426     348     550
    summary(fit) #查看生存分析结果
    #3. 绘制基础曲线
    ggsurvplot(fit, # 创建的拟合对象
               data = lung,  # 指定变量数据来源
               conf.int = TRUE, # 显示置信区间
               pval = TRUE, # 添加P值
               risk.table = TRUE, # 绘制累计风险曲线
               surv.median.line = "hv", # 添加中位生存时间线
               add.all = TRUE, # 添加总患者生存曲线
               palette = "hue")  # 自定义调色板
    
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