una - Cómo trazar la curva de supervivencia generada por survreg(paquete de supervivencia de R)?

residuos de schoenfeld en r

Question

Estoy tratando de ajustar y trazar un modelo de Weibull a los datos de supervivencia. Los datos tienen solo una covariable, cohorte, que va de 2006 a 2010. Entonces, ¿alguna idea sobre qué agregar a las dos líneas de código que siguen para trazar la curva de supervivencia de la cohorte de 2010?

library(survival)
s <- Surv(subSetCdm$dur,subSetCdm$event)
sWei <- survreg(s ~ cohort,dist=''weibull'',data=subSetCdm)

Lo mismo con el modelo Cox PH es bastante sencillo, con las siguientes líneas. El problema es que survfit () no acepta objetos de tipo survreg.

sCox <- coxph(s ~ cohort,data=subSetCdm)
cohort <- factor(c(2010),levels=2006:2010)
sfCox <- survfit(sCox,newdata=data.frame(cohort))
plot(sfCox,col=''green'')

Usando el pulmón de datos (del paquete de supervivencia), esto es lo que estoy tratando de lograr.

#create a Surv object
s <- with(lung,Surv(time,status))
#plot kaplan-meier estimate, per sex
fKM <- survfit(s ~ sex,data=lung)
plot(fKM)
#plot Cox PH survival curves, per sex
sCox <- coxph(s ~ as.factor(sex),data=lung)
lines(survfit(sCox,newdata=data.frame(sex=1)),col=''green'')
lines(survfit(sCox,newdata=data.frame(sex=2)),col=''green'')
#plot weibull survival curves, per sex, DOES NOT RUN
sWei <- survreg(s ~ as.factor(sex),dist=''weibull'',data=lung)
lines(survfit(sWei,newdata=data.frame(sex=1)),col=''red'')
lines(survfit(sWei,newdata=data.frame(sex=2)),col=''red'')

Answer 1

Espero que esto ayude y no he cometido ningún error engañoso:

copiado desde arriba:

 #create a Surv object
s <- with(lung,Surv(time,status))
#plot kaplan-meier estimate, per sex
fKM <- survfit(s ~ sex,data=lung)
plot(fKM)
#plot Cox PH survival curves, per sex
sCox <- coxph(s ~ as.factor(sex),data=lung)
lines(survfit(sCox,newdata=data.frame(sex=1)),col=''green'')
lines(survfit(sCox,newdata=data.frame(sex=2)),col=''green'')

para Weibull, use predict, re el comentario de Vincent:

 #plot weibull survival curves, per sex,
sWei <- survreg(s ~ as.factor(sex),dist=''weibull'',data=lung)
lines(predict(sWei, newdata=list(sex=1),type="quantile",p=seq(.01,.99,by=.01)),seq(.99,.01,by=-.01),col="red")
lines(predict(sWei, newdata=list(sex=2),type="quantile",p=seq(.01,.99,by=.01)),seq(.99,.01,by=-.01),col="red")

El truco aquí fue revertir las órdenes de cuantiles para trazar versus predecir. Es probable que haya una mejor manera de hacerlo, pero funciona aquí. ¡Buena suerte!

Answer 2

Esta es solo una nota que aclara la respuesta de Tim Riffe , que usa el siguiente código:

lines(predict(sWei, newdata=list(sex=1),type="quantile",p=seq(.01,.99,by=.01)),seq(.99,.01,by=-.01),col="red")
lines(predict(sWei, newdata=list(sex=2),type="quantile",p=seq(.01,.99,by=.01)),seq(.99,.01,by=-.01),col="red")

La razón para las dos secuencias de imagen especular, seq(.01,.99,by=.01) y seq(.99,.01,by=-.01) , se debe a que el método de predicción () está dando cuantiles para la distribución de eventos f (t), es decir, los valores de CDF inverso de f (t), mientras que una curva de supervivencia está trazando 1- (CDF de f) frente a t. En otras palabras, si trazas p versus predicción (p), obtendrás el CDF, y si trazas 1-p versus predicción (p) obtendrás la curva de supervivencia, que es 1-CDF. El siguiente código es más transparente y se generaliza a vectores arbitrarios de valores p:

pct <- seq(.01,.99,by=.01)
lines(predict(sWei, newdata=list(sex=1),type="quantile",p=pct),1-pct,col="red")
lines(predict(sWei, newdata=list(sex=2),type="quantile",p=pct),1-pct,col="red")

Answer 3

Una opción alternativa es hacer uso del paquete flexsurv . Esto ofrece alguna funcionalidad adicional sobre el paquete de survival , incluyendo que la función de regresión paramétrica flexsurvreg() tiene un buen método de trazado que hace lo que usted pregunta.

Usando pulmón como arriba;

#create a Surv object
s <- with(lung,Surv(time,status))
require(flexsurv)
sWei <- flexsurvreg(s ~ as.factor(sex),dist=''weibull'',data=lung)
sLno <- flexsurvreg(s ~ as.factor(sex),dist=''lnorm'',data=lung)
plot(sWei)
lines(sLno, col="blue")

Puede graficar en la escala de peligro o riesgo acumulativo utilizando el argumento type , y agregar intervalos de confianza con el argumento ci .