在 survfit 和 ggsurvplot 中截尾生存
Censored survival in survfit & ggsurvplot
我使用 survfit 和 ggsurvplot（60 个月生存期）绘制了 Kaplan-Meier 生存曲线：
surv <- survfit(Surv(time, status) ~ group, data = dataK)
ggsurvplot(surv,size = 1, censor.size = 6,risk.table = TRUE,pval = TRUE, conf.int = F,pval.coord = c(45,1), xlim = c(0,60),xlab = "Time in months",ylab = "survival",break.time.by = 12, risk.table.y.text.col = T,risk.table.y.text = T, legend.title = "",legend.labs = c("hi", "low")
因为我没有足够的受试者进行 60 个月的分析，我想将我的对数秩分析限制为 24 个月的生存分析（见虚线）。
我找不到执行此操作的方法。我通过将 xlim = c(0,60) 更改为 xlim = c(0,24) 来限制 ggplot2 时间线，但它只会更改图形方面并且不会审查即将到来的数据（p 值不会更改）。
我终于找到了一个快速简单的解决方案：
在所需的截止点创建两个新变量（以下示例为 24 个月的截尾生存期）：
database$status_survival_censored <- ifelse(database$survival_time > 24, 0, database$status_survival)
database$survival_time_censored <- ifelse(database$survival_time > 24, 24, database$survival_time)
运行新的生存剧情：
surv <- survfit(Surv(survival_time_censored, status_survival_censored) ~ group, data = database)
ggsurvplot(surv)
我使用 survfit 和 ggsurvplot（60 个月生存期）绘制了 Kaplan-Meier 生存曲线：
surv <- survfit(Surv(time, status) ~ group, data = dataK)
ggsurvplot(surv,size = 1, censor.size = 6,risk.table = TRUE,pval = TRUE, conf.int = F,pval.coord = c(45,1), xlim = c(0,60),xlab = "Time in months",ylab = "survival",break.time.by = 12, risk.table.y.text.col = T,risk.table.y.text = T, legend.title = "",legend.labs = c("hi", "low")
因为我没有足够的受试者进行 60 个月的分析，我想将我的对数秩分析限制为 24 个月的生存分析（见虚线）。
我找不到执行此操作的方法。我通过将 xlim = c(0,60) 更改为 xlim = c(0,24) 来限制 ggplot2 时间线，但它只会更改图形方面并且不会审查即将到来的数据（p 值不会更改）。
我终于找到了一个快速简单的解决方案：
在所需的截止点创建两个新变量（以下示例为 24 个月的截尾生存期）：
database$status_survival_censored <- ifelse(database$survival_time > 24, 0, database$status_survival)
database$survival_time_censored <- ifelse(database$survival_time > 24, 24, database$survival_time)
运行新的生存剧情：
surv <- survfit(Surv(survival_time_censored, status_survival_censored) ~ group, data = database)
ggsurvplot(surv)