सर्वाइवल कर्व का आकलन और विज़ुअलाइज़ेशन
आइए ब्रेस्ट कैंसर मरीजों की सर्वाइवल को देखें।
इस अभ्यास में, हम फिर से GBSG2 डेटासेट के साथ काम करेंगे।
इस अभ्यास में survival और survminer पैकेज तथा GBSG2 डेटा आपके लिए लोड कर दिए गए हैं।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Survival Analysis
अभ्यास निर्देश
- ब्रेस्ट कैंसर मरीजों के लिए एक सर्वाइवर फंक्शन का अनुमान लगाएँ.
- अनुमानित सर्वाइवल फंक्शन को
ggsurvplot()फंक्शन से विज़ुअलाइज़ करें. - प्लॉट में एक रिस्क टेबल जोड़ें जो ऑब्ज़र्वेशन के तहत मरीजों की संख्या दिखाए. यह
risk.tableआर्ग्युमेंट से किया जा सकता है. - प्लॉट में मीडियन सर्वाइवल टाइम दिखाने वाली एक लाइन जोड़ें. यह
surv.median.lineआर्ग्युमेंट से किया जा सकता है.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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")