Создание скорректированной кривой обзора Каплана Мейера - PullRequest
1 голос
/ 07 августа 2020

Я провожу исследование, изучающее долгосрочную выживаемость пациентов, помещенных в отделение интенсивной терапии.

Я провел многомерную регрессию Кокса, чтобы описать связь между различными переменными и долгосрочным выживанием.

Особый интерес представляет группа диагнозов, к которой принадлежит пациент.

Я хотел бы включить рисунок, показывающий кривую выживаемости когорты, стратифицированной по 8 диагностическим группам (8 кривых выживаемости по одной оси).

Однако, чтобы по-настоящему показать, как каждая группа диагнозов работает в долгосрочной перспективе, мне нужно скорректировать эти кривые с помощью переменных, которые я включил в регрессию Кокса.

Вот мой код для кривых выживаемости, как они есть сейчас:

#create survival function
fit <- survfit(Surv(dataset$survivalyrs_2, dataset$status) ~ dataset$apachegroup, data = dataset)


#plot curve and add in matched cohort line
km_curve <- ggsurvplot(fit, 
                   data = dataset, 
                   censor = FALSE,
                   conf.int = TRUE, 
                   risk.table = TRUE,
                   xlab = "Time since Hospital Discharge (years)",  
                   ylab = "Proportion of patients alive", 
                   palette = c("red","orange","yellow","green","blue","brown","pink","black"),
                   legend.title = "Diagnosis",
                   legend.labs = c("Cardiac (Non-surgical)","Cardiac (Surgical)","Gastrointestinal","Neurological","Other","Respiratory","Sepsis","Trauma"))

Кто-нибудь знает, как представить скорректированные кривые? (У меня есть куча переменных, которые я хочу скорректировать, поэтому я не буду здесь записывать, потому что это не особо поможет).

...