Оценка и визуализация кривой выживаемости
Давайте рассмотрим выживаемость пациенток с раком молочной железы.
В этом упражнении мы снова работаем с набором данных GBSG2.
Пакеты survival и survminer, а также данные GBSG2 уже загружены для вас.
Это упражнение является частью курса
Анализ выживаемости в R
Инструкции к упражнению
- Оцените функцию выживаемости для пациенток с раком молочной железы.
- Визуализируйте полученную функцию выживаемости с помощью функции
ggsurvplot(). - Добавьте на график таблицу риска, показывающую количество наблюдаемых пациенток. Для этого используйте аргумент
risk.table. - Добавьте на график линию, отображающую медианное время выживаемости. Для этого используйте аргумент
surv.median.line.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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")