Estimer et visualiser une courbe de survie
Jetons un coup d'œil à la survie des patientes atteintes d'un cancer du sein.
Dans cet exercice, nous utilisons de nouveau l'ensemble de données GBSG2.
Les progiciels survival et survminer ainsi que les données GBSG2 sont déjà chargés pour vous dans cet exercice.
Cette activité fait partie du cours
Analyse de survie avec R
Instructions de l’exercice
- Estimez une fonction de survie pour les patientes atteintes d'un cancer du sein.
- Visualisez la fonction de survie estimée en utilisant la fonction
ggsurvplot(). - Ajoutez au graphique une table des risques indiquant le nombre de patientes sous observation. Vous pouvez le faire avec l'argument
risk.table. - Ajoutez au graphique une ligne indiquant la médiane du temps de survie. Vous pouvez le faire avec l'argument
surv.median.line.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Kaplan-Meier estimate
km <- survfit(Surv(___, ___) ~ ___, data = ___)
# Plot of the Kaplan-Meier estimate
ggsurvplot(___)
# Add the risk table to plot
ggsurvplot(___, ___ = TRUE)
# Add a line showing the median survival time
ggsurvplot(___, ___ = TRUE, ___ = "hv")