Построение функции риска в R, используя выживший? - PullRequest
Новая
       14

Построение функции риска в R, используя выживший?

0 голосов
/ 11 июня 2019

Мы можем использовать survminer для построения функции выживания или функции кумулятивной опасности, но я не вижу способа использовать ее для построения функции опасности.

Например, 

library(survival)
library(tidyverse)
library(survminer)

data(lung)

# Run Kaplan-Meier on the data
mod.lung <- survfit(Surv(time, status) ~ 1, data = lung)

# Kaplan-Meier Survival Curve
ggsurvplot(mod.lung)

# Cumulative Hazard
ggsurvplot(mod.lung, fun = function(y) -log(y))

Так как функция совокупной опасности H(t) = -log(S(t)), тогда мне просто нужно добавить fun = function(y) -log(y), чтобы получить график совокупной опасности.

Функция опасности h(t) = -d/dt log(S(t)), и поэтому я не уверен, как ее использоватьэто для получения функции опасности на графике выживших.

Альтернативное определение функции опасности - h(t) = f(t)/S(t), однако я не уверен, как использовать это для получения графика.

Я нашел способы получения графика опасности с использованием ggplot2, например 

survival.table1 <- broom::tidy(mod.lung) %>% filter(n.event > 0)
survival.table1 <- survival.table1 %>% mutate(hazard = n.event / (n.risk * (lead(time) - time)))
ggplot() +
  geom_step(data = survival.table1, aes(x = time, y = hazard)) +
  labs(x = "Time", y = "Hazard")

Однако я в основном хотел бы найти способ с пакетом survminer, отчасти для обеспечения некоторой согласованности.

Спасибо

...