以特定时间间隔计算KM图中幸存者的数量

2019年8月5日 196次阅读

我正在使用生存方案进行Kaplan Meier分析,需要在Kaplan Meier图中显示特定时间段内幸存者的具体数量.

为了更好的可追溯性,我们使用示例包KMsurv：

library(survival)
library(KMsurv)
data(tongue)
my.fit <- survfit(Surv(tongue$time,tongue$delta)~1)
pl=plot(my.fit,conf.int=FALSE)

我需要的是在某些点显示具体的幸存者数量作为x轴上的文本(例如,在50,100,150,200 ……),在这种情况下将是49,22,11,5. ..

问题是,该摘要(my.fit)没有给我50个时间剩余幸存者的数量,所以我需要前一个时间步的值.这应该在我设定的整个时间间隔内完成.以下是摘要的一部分,以便更好地理解：

time n.risk n.event survival std.err lower 95% CI upper 95% CI    
32     51       1    0.634  0.0541       0.5363        0.750
41     50       1    0.621  0.0545       0.5232        0.738
42     49       1    0.609  0.0549       0.5101        0.726
51     48       1    0.596  0.0552       0.4971        0.715
56     47       1    0.583  0.0554       0.4842        0.703

如何在特定时间段内获得幸存者数量的列表或数据框,列表将为c(49,22,11,5,5,5,5,5),为期50天.如果我可以生成它将它包含在情节中

text(y=0.1,x=seq(0,400,50),labels=survivorslist)

最佳答案 如果我正确理解了“舌头”数据,您可以使用“时间”变量(“死亡时间”)来计算在给定时间间隔内死亡的患者数量(此处时间步长为50),如下所示：

tt <- table(cut(x = tongue$time, breaks = seq(from = 0, to = 400, by = 50)))
tt
# (0,50]  (50,100] (100,150] (150,200] (200,250] (250,300] (300,350] (350,400] 
#     32        27        13         4         3         0         0         1

然后,每个时间步之后的幸存者数量为：

80 - cumsum(tt)
# (0,50]  (50,100] (100,150] (150,200] (200,250] (250,300] (300,350] (350,400] 
#     48        21         8         4         1         1         1         0
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