在ggplot或lattice中使用Surv对象 [英] Utilise Surv object in ggplot or lattice

问题描述

任何人都知道如何利用ggplot或lattice来进行生存分析？这样做会很好，可以做一个网格或类似生存的图表。

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所以最后我玩过并排序找到了Kaplan-Meier图的解决方案。我很抱歉将列表元素放入一个数据框中，但我无法找到另一种方式。

注意：它只适用于两层地层。如果有人知道我可以如何使用 x <-length（stratum）来做到这一点，请让我知道（在Stata中，我可以附加到宏 - 不确定这是如何工作在R ）。

  ggkm <-function（time，event，stratum）{
 
 m2s <-Surv （时间，as.numeric（事件））
 
 fit<  - 幸存（m2s〜阶层）
 
f $时间<  - 适合$时间
 
f $ surv<  -  fit $ surv 
 
f $ strata<  -  c（rep（names（fit $ strata [1]），fit $ strata [1]），
 rep （名称（fit $ strata [2]），fit $ strata [2]））
 
f $ upper < -  fit $ upper 
 
f $ lower < -  fit $ 
 
r < -  ggplot（f，aes（x = time，y = surv，fill = strata，group = strata））
 + geom_line（）+ geom_ribbon（aes（ymin =低，ymax =高），alpha = 0.3）
 
 return（r）
} 
  

解决方案

我一直在 lattice 中使用下面的代码。第一个函数为一组绘制KM曲线，通常用作 panel.group 函数，而第二个函数为整个绘图添加log-rank测试p值面板：

  km.panel < -  function（x，y，type，mark.time = T，...） {
 na.part<  -  is.na（x）| is.na（y）
x<  -  x [！na.part] 
y<  -  y [！na。 （$）
 if（length（x）== 0）return（）
 fit<  -  survfit（Surv（x，y）〜1）
 if（mark.time）{
 cens < - 其中（fit％time％in％x [y == 0]）
 panel.xyplot（fit $ time [cens]，fit $ surv [cens]，type =p ，...）
} 
 panel.xyplot（c（0，fit $ time），c（1，fit $ surv），type =s，...）
 } 
 
 logrank.panel<  - 函数（x，y，下标，组，...）{
 lr < -  survdiff（Surv（x，y） ]）
 otmp < -  lr $ obs 
 etmp < -  lr $ exp 
 df < - （sum（1 *（etmp> 0））） -  1 
p <-1  -  pchisq（lr $ chisq，df）
 p.text<  -  paste（p =，signif（p，2）） 
 grid.text（p.text，0.95,0.05，just = c（right，bottom））
 panel.superpose（x = x，y = y，下标=下标，组= group，...）
} 
  

审查指标必须为0-1为此代码工作。用法如下：

  library（生存）
库（格）
库（网格）
数据（冒号）＃内置示例数据集
 xyplot（status_time，data = colon，groups = rx，panel.groups = km.panel，panel = logrank.panel） 
  

如果您只是使用'panel = panel.superpose'，那么您将无法获得p值。

Anyone knows how to take advantage of ggplot or lattice in doing survival analysis? It would be nice to do a trellis or facet-like survival graphs.

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So in the end I played around and sort of found a solution for a Kaplan-Meier plot. I apologize for the messy code in taking the list elements into a dataframe, but I couldnt figure out another way.

Note: It only works with two levels of strata. If anyone know how I can use x<-length(stratum) to do this please let me know (in Stata I could append to a macro-unsure how this works in R).

ggkm<-function(time,event,stratum) {

    m2s<-Surv(time,as.numeric(event))

    fit <- survfit(m2s ~ stratum)

    f$time <- fit$time

    f$surv <- fit$surv

    f$strata <- c(rep(names(fit$strata[1]),fit$strata[1]),
            rep(names(fit$strata[2]),fit$strata[2])) 

    f$upper <- fit$upper

    f$lower <- fit$lower

    r <- ggplot (f, aes(x=time, y=surv, fill=strata, group=strata))
        +geom_line()+geom_ribbon(aes(ymin=lower,ymax=upper),alpha=0.3)

    return(r)
}

解决方案

I have been using the following code in lattice. The first function draws KM-curves for one group and would typically be used as the panel.group function, while the second adds the log-rank test p-value for the entire panel:

 km.panel <- function(x,y,type,mark.time=T,...){
     na.part <- is.na(x)|is.na(y)
     x <- x[!na.part]
     y <- y[!na.part]
     if (length(x)==0) return()
     fit <- survfit(Surv(x,y)~1)
     if (mark.time){
       cens <- which(fit$time %in% x[y==0])
       panel.xyplot(fit$time[cens], fit$surv[cens], type="p",...)
      }
     panel.xyplot(c(0,fit$time), c(1,fit$surv),type="s",...)
}

logrank.panel <- function(x,y,subscripts,groups,...){
    lr <-  survdiff(Surv(x,y)~groups[subscripts])
    otmp <- lr$obs
    etmp <- lr$exp
    df <- (sum(1 * (etmp > 0))) - 1
    p <- 1 - pchisq(lr$chisq, df)
    p.text <- paste("p=", signif(p, 2))
    grid.text(p.text, 0.95, 0.05, just=c("right","bottom"))
    panel.superpose(x=x,y=y,subscripts=subscripts,groups=groups,...)
}

The censoring indicator has to be 0-1 for this code to work. The usage would be along the following lines:

library(survival)
library(lattice)
library(grid)
data(colon)  #built-in example data set
xyplot(status~time, data=colon, groups=rx, panel.groups=km.panel, panel=logrank.panel)

If you just use 'panel=panel.superpose' then you won't get the p-value.

这篇关于在ggplot或lattice中使用Surv对象的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！