Estimer et visualiser une courbe de survie
Examinons la survie des patientes atteintes d’un cancer du sein.
Dans cet exercice, nous utilisons à nouveau le jeu de données GBSG2.
Les packages survival et survminer ainsi que les données GBSG2 sont déjà chargés pour vous dans cet exercice.
Cet exercice fait partie du cours
<cours>Analyse de survie en R</cours>Instructions de l’exercice
- Estimez une fonction de survie pour les patientes atteintes d’un cancer du sein.
- Visualisez la fonction de survie estimée avec la fonction
ggsurvplot(). - Ajoutez un tableau des risques au graphique indiquant le nombre de patientes sous observation. Cela peut se faire à l’aide de l’argument
risk.table. - Ajoutez au graphique une ligne indiquant la médiane du temps de survie. Cela peut se faire à l’aide de 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")