从摘要图中创建生存曲线答案

【问题标题】：Creating survival curve from summary plot从摘要图中创建生存曲线
【发布时间】：2021-12-01 10:37:21
【问题描述】：

我使用的软件给出了 survfit 函数的摘要输出。获取此信息并使用 ggsurvplot 函数的最简单方法是什么？我了解此摘要数据的格式与 ggsurvplot 函数的传统数据框不同。我应该使用另一个函数来代替 Kaplan-Meier 曲线吗？任何信息将不胜感激。值得注意的是，生存概率在摘要输出中舍入为 1，因此如果我可以使用 n.risk 和 n.event 列来计算更准确的生存率，那就太好了。谢谢！

截图如下：

structure(list(time = c(11L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 
20L, 21L), n.risk = c(399490L, 399133L, 398853L, 398558L, 398078L, 
397755L, 397487L, 397273L, 397108L, 396949L), n.event = c(1L, 
1L, 3L, 2L, 2L, 1L, 2L, 3L, 2L, 6L), survival = c(1, 1, 1, 1, 
1, 1, 1, 1, 1, 1), std.err = c(2.5e-06, 3.54e-06, 5.6e-06, 6.63e-06, 
7.52e-06, 7.93e-06, 8.69e-06, 9.73e-06, 1.04e-05, 1.21e-05), 
    lowerci = c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1), upperci = c(1, 
    1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1)), row.names = c(NA, -10L), class = "data.frame")
````

【问题讨论】：

标签： r ggplot2 survival-analysis survival

【解决方案1】：

不确定是否可以在没有原始数据的情况下重新创建 survplot，例如使用内置的肺数据集：

library(survival)
library(survminer)
#> Loading required package: ggplot2
#> Loading required package: ggpubr
#> 
#> Attaching package: 'survminer'
#> The following object is masked from 'package:survival':
#> 
#>     myeloma

fit <- survfit(Surv(time, status) ~ sex, data = lung)

# Create a 'summary object'
sum_fit <- summary(fit)

df1 <- data.frame(time=fit$time,
                  nRisk=fit$n.risk,
                  nRiskRel=fit$n.risk/max(fit$n.risk))  

df2 <- data.frame(time_sum=sum_fit$time,
                  nRisk_sum=sum_fit$n.risk,
                  nRiskRel_sum=sum_fit$n.risk/max(sum_fit$n.risk))

ggplot1 <- ggsurvplot(fit, data = lung)$plot
ggplot1 +
  geom_point(aes(x=time, y=nRiskRel), data = df1, alpha=0.5, size=3) +
  geom_point(aes(x=time_sum, y=nRiskRel_sum), data = df2, alpha=0.5, size=3, color="blue")

nrow(df1)
#> [1] 206
nrow(df2)
#> [1] 150

^{由reprex package (v2.0.1) 于 2021 年 10 月 13 日创建}

摘要对象 ('sum_fit') 中的点数少于原始数据 ('fit')。如果您想准确地重新创建生存曲线图，我认为这可能是一个问题。 'fit' 和 'sum_fit' 列表对象之间也存在差异，您需要更正才能使用 ggsurvplot 函数。我很想看看是否有人能巧妙地解决这个问题。

【讨论】：