如何在 R 中的 ggplot 中绘制风险比 + CI 随着时间的推移生存数据？

Question

背景

我想绘制生存数据集随时间变化的风险比，包括其置信区间。作为示例，我将从 survival 包中获取一个简化的数据集：冒号数据集。

library(survival)
library(tidyverse)

# Colon survival dataset
data <- colon %>% 
  filter(etype == 2) %>% 
  select(c(id, rx, status, time)) %>% 
  filter(rx == "Obs" | rx == "Lev+5FU") %>% 
  mutate(rx = factor(rx))

数据集包含接受治疗的患者（即“Lev+5FU”）和未接受治疗的患者（即“Obs”）。生存曲线如下：

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

尝试

使用 cox.zph 函数，您可以绘制 cox 模型的风险比。

cox <- coxph(Surv(time, status) ~ rx, data = data)
plot(cox.zph(cox))

但是，我想使用 ggplot.

绘制此生存数据集的风险比，包括 95% CI

问题

如何从这个 cox.zph 对象中提取风险比数据和 95% CIs 以将它们绘制在 ggplot 中？
是否有其他 R 软件包能够以更方便的方式实现同样的功能？

Answer 1

survminer 包 will do this for you:

library(survminer)
ggcoxzph(cox.zph(cox))

Answer 2

注意：认清 Dion Groothof 的修正很重要。线条和 CIs 并不是真正的风险比。它们是随时间变化 log-hazard-ratios 的估计值和界限。您需要取幂才能获得 HR。

这些值在 cox.zph:

返回的结果中

str(cox.zph(cox))
#----------------------
List of 7
 $ table    : num [1:2, 1:3] 1.188 1.188 1 1 0.276 ...
  ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
  .. ..$ : chr [1:2] "rx" "GLOBAL"
  .. ..$ : chr [1:3] "chisq" "df" "p"
 $ x        : num [1:291] 0 0.00162 0.00323 0.00485 0.00646 ...
 $ time     : num [1:291] 23 34 45 52 79 113 125 127 138 141 ...
 $ y        : num [1:291, 1] 2.09 2.1 2.1 2.1 2.11 ...
  ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
  .. ..$ : chr [1:291] "23" "34" "45" "52" ...
  .. ..$ : chr "rx"
 $ var      : num [1, 1] 4.11
 $ transform: chr "km"
 $ call     : language cox.zph(fit = cox)
 - attr(*, "class")= chr "cox.zph"

要使用任何范例（基础、点阵或 ggplot2）绘制图表，请使用 time 作为 x 轴，使用 x 作为实线，使用“点”处的 y “

 z <-  cox.zph(cox)
 ggdf <- data.frame( unclass(z)[c("time", "x","y")])
 ggplot(data=ggdf, aes(x=time, y=-x))+ 
        geom_line()+ ylim(range(z$y))+ 
        geom_point(aes(x=time,y=z$y) )

要获得 CI 查看 getAnywhere(plot.cox.zph)

xx <- x$x
yy <- x$y
df <- max(df)
nvar <- ncol(yy)
pred.x <- seq(from = min(xx), to = max(xx), length = nsmo)
#------------
if (se) {
        bk <- backsolve(qmat$qr[1:df, 1:df], diag(df))
        xtx <- bk %*% t(bk)
        seval <- ((pmat %*% xtx) * pmat) %*% rep(1, df)
        temp <- 2 * sqrt(x$var[i, i] * seval)
        yup <- yhat + temp
        ylow <- yhat - temp
        yr <- range(yr, yup, ylow)
#---------------
if (se) {
            lines(pred.x, exp(yup), col = col[2], lty = lty[2], 
              lwd = lwd[2])
            lines(pred.x, exp(ylow), col = col[2], lty = lty[2], 
              lwd = lwd[2])
            }

如何在 R 中的 ggplot 中绘制风险比 + CI 随着时间的推移生存数据？

How to plot the Hazard Ratio + CI over time of survival data in ggplot in R?

r

ggplot2

cox-regression

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