R语言画生存曲线怎么标注相对危险度

Python018

R语言画生存曲线怎么标注相对危险度,第1张

1、首先用Excel做好数据的统计，将数据整理成每个个体生存天数的形式，并将每个个体均定义为1。

2、打开GraphPadPrism后，选择Survival，选择图形类型和结果的显示方式，Fraction是以分数形式显示，Percents是以百分比形式显示，点击Create。

3、在DataTables的表格中将Excel的数据黏贴过来，注意实验组和对照组Y轴数值应写在不同列中。

4、点击Graphs中的Data1即可马上查看到制作好的生存曲线。以上是R语言画生存曲线标注相对危险度法的方式。

下图显示内置数据集colon，病人rx处理分为三组（下图第三列），对照组： Obs ，处理组一： Levamisole (Lev) ，处理组二： Levamisole + 5-fluorouracil (Lev+5FU)

# loads dplyr

library(dplyr)

# core survival analysisfunctions

library(survival)

# recommended forvisualizing survival curves

library(survminer)

#加载内置colon数据集

data(colon)

#list directory contents

ls(colon)

得到如下图：

#创建生存对象

fit <- survfit(Surv(time, status)~rx, data=colon)

#level()是为了看分组水平情况，以确定对照组，一般level（）之后第一个为对照组

levels(colon$rx)

ggsurvplot(fit,risk.table=TRUE,#生存统计统计表

                  conf.int=TRUE,#添加置信区间带

                  palette = c("skyblue","green","red"),#颜色设置

                  pval=TRUE,#log-rank检验

                   pval.method=TRUE)#添加检验text

至于是treatment中的哪一组与Obs相比，显著性，差异性更大，需要查看 Lev 和 obs 对比的p值及HR，以及 （Lev+5FU） 和 Obs 对比的p值及HR，评价分组的治疗效果

#Cox Regression,评价rx分组后治疗效果

fit1<-coxph(Surv(time, status)~rx, data=colon)

fit1