公眾號前段時(shí)間發(fā)了篇推文《ggsurvplot()函數(shù)繪制Kaplan-Meier生存曲線》用來介紹生存曲線的繪制，下面的推文內(nèi)容跟這篇文章結(jié)合著看。

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在生存分析中我們通常關(guān)注個(gè)體在時(shí)間t之前存在的概率(或者不發(fā)生感興趣事件的概率)，并且繪制生存函數(shù)曲線。

生存函數(shù)(S(t)=Pr(T>t))是一個(gè)階梯函數(shù)，說明隨著時(shí)間的推移累計(jì)生存概率。但有時(shí)候研究者更加關(guān)注的是隨著時(shí)間推移事件發(fā)生累計(jì)概率(顧名思義就是1-S(t))。

近期就收到一個(gè)咨詢，希望可以繪制1-S(t)曲線，并且輸出風(fēng)險(xiǎn)表(risk table)，在圖上標(biāo)注曲線的置信區(qū)間。

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我們知道SPSS可以輸出生存函數(shù)、1-生存函數(shù)、風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)、對數(shù)風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)。

SPSS具體操作如下：

1.打開SPSS軟件，導(dǎo)入需要分析的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)設(shè)置好格式后，點(diǎn)擊分析-生存分析-Kaplan-Meier，如下圖1所示：

圖1

2.如下圖2所示定義好時(shí)間、狀態(tài)和因子，點(diǎn)擊右邊的選項(xiàng)；全部勾選生存函數(shù)、1減去生存函數(shù)、風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)、對數(shù)生存。

圖2 SPSS繪制生存曲線操作

3.選好之后，點(diǎn)擊繼續(xù)-確定就可以得到想要的圖。

圖3 SPSS輸出的生存函數(shù)圖和1-生存函數(shù)圖

其中第二張圖就是累計(jì)事件發(fā)生概率曲線(1-S(t))。

但是SPSS輸出圖不夠美觀，并且不能添加置信區(qū)間和風(fēng)險(xiǎn)表。

這個(gè)時(shí)候首先想到用R的"survminer"包實(shí)現(xiàn)優(yōu)雅地繪制生存曲線，解決這個(gè)需求最稱手的當(dāng)屬ggsurvplot函數(shù)。

話不多說直接上代碼和結(jié)果：

R軟件具體操作如下：

1.導(dǎo)入數(shù)據(jù)(略)，加載需要的包：

library(ggplot2)?#?加載ggplot2包
library(survival)?#?加載survival包擬合生存對象
library(survminer)?#?加載survminer包繪制生存曲線

2.定義需要用于繪制生存函數(shù)的formula，直接用ggsurvplot畫圖。

ggsurvplot(survfit(Surv(Os,Status)~Group,?data=data1),
???????????pval=TRUE,
???????????risk.table?=?TRUE)
#?參數(shù)解釋
Surv(Os,Status)~Group,data=data1?#?生存函數(shù)formula
pval=TRUE?#?輸出log-rank檢驗(yàn)P值
pval.method=TRUE??#?可以顯示檢驗(yàn)方法
risk.table?=?TRUE?#?輸出風(fēng)險(xiǎn)表，默認(rèn)FALSE

上面的代碼與下面2行代碼等同：

f?ggsurvplot(f,?pval=TRUE,?risk.table?=?TRUE)

輸出的圖如下：

圖4 ?R ggsurvplot繪制的生存函數(shù)圖

我們發(fā)現(xiàn)默認(rèn)輸出的圖是生存函數(shù)圖，那要怎么得到事件發(fā)生的累計(jì)概率曲線圖呢？

這時(shí)候需要用到(fun = " ")這個(gè)參數(shù)。

小編查閱了知乎、簡書等分享的文章，其中不乏愛好R語言的臨床研究者梳理的生存分析操作流程，有一些誤以為fun="cumhaz"(累計(jì)風(fēng)險(xiǎn)圖)就是事件發(fā)生的累計(jì)概率曲線圖。

ggsurvplot(survfit(Surv(Os,Status)~Group,data=data1),
???????????fun="cumhaz",
???????????pval=TRUE,
???????????risk.table?=?TRUE)

從圖5看到，曲線是反過來的，但是仔細(xì)看縱坐標(biāo)不是0-1，原來"cumhaz" 繪制的是隨時(shí)間推移事件發(fā)生的累計(jì)風(fēng)險(xiǎn)(HR)。

圖5 R ggsurvplot繪制的累計(jì)風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)圖

其實(shí)，仔細(xì)參閱ggsurvplot的參數(shù)說明，這個(gè)問題就迎刃而解了：

-?"cumhaz"?plots?the?cumulative?hazard?function?(f(y)?=?-log(y)),?繪制累計(jì)風(fēng)險(xiǎn)圖
-?"event"?plots?cumulative?events?(f(y)?=?1-y),?繪制1-S(t)曲線
-?"pct"?for?survival?probability?in?percentage，繪制百分比生存概率圖

定義fun = "event"，輸出置信區(qū)間，接下來調(diào)整一下圖的格式、配色，就可以得到一張漂亮的事件發(fā)生的累計(jì)概率曲線圖啦。

ggsurvplot(survfit(Surv(Os,Status)~Group,data=data1),
???????????fun?=?"event",?#?l繪制1-S(t)曲線
???????????conf.int?=?TRUE,??#?輸出曲線置信區(qū)間
???????????conf.int.style="ribbon",?#?可定義的類別包括("ribbon",?"step")
???????????conf.int.alpha=0.45,?#?設(shè)置置信區(qū)間透明區(qū)
???????????surv.plot.height=?0.7,?#?生存圖高度
???????????main?=?"Survival?curve",
???????????legend.title?=?"Group",
???????????legend.labs?=?c("Treat",?"Control"),
???????????legend=c(0.8,0.7),
???????????xlab="Days",
???????????ylab="Cumulative?Event?Rate?(%)",?#?或者直接寫“1-S(t)”
???????????xlim?=?c(0,60),?ylim?=?c(0,1),
???????????risk.table?=?TRUE,
???????????tables.height?=?0.15,?#?生存曲線圖下所有生存表的高度，數(shù)值0-1之間
???????????tables.theme?=?theme_cleantable(),
???????????font.main?=?c(14,?"bold",?"darkblue"),
???????????font.x?=?c(14,?"plain",?"black"),
???????????break.x.by?=?10,?break.y.by?=?0.1,
???????????font.y?=?c(14,?"plain",?"black"),
???????????font.tickslab?=?c(12,?"plain",?"black"),
???????????risk.table.col="strata",
???????????risk.table.height=0.2,
???????????palette?=?"npg",?#?可選調(diào)色板有?"grey","npg","aaas","lancet","jco","ucscgb","uchicago","simpsons"和"rickandmorty".
???????????ggtheme?=?theme_bw()?#?Change?ggplot2?theme
??????????)
圖6 R ggsurvplot繪制的1-生存函數(shù)圖

本期咨詢答疑分享就到這里了，敲黑板總結(jié)如下：

• R ggsurvplot 定義fun = "event"可以繪制1-S(t)曲線。
• 學(xué)習(xí)R語言時(shí)一定要仔細(xì)看package的介紹文檔，最好是結(jié)合算法原理來理解各個(gè)參數(shù)的使用。

歡迎各位小伙伴交流探討，有任何意見和疑問隨時(shí)后臺(tái)留言~

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的绘制pr曲线图_生存分析如何绘制事件发生累计概率曲线图？的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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