ПочатиПочніть безкоштовно

Оцінювання та візуалізація кривої виживання

Розгляньмо виживаність пацієнток із раком молочної залози.

У цій вправі ми знову працюємо з набором даних GBSG2.

Пакети survival і survminer та дані GBSG2 уже завантажено для вас у цій вправі.

Ця вправа є частиною курсу

Аналіз виживаності в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Оцініть функцію виживання для пацієнток із раком молочної залози.
  • Візуалізуйте оцінену функцію виживання за допомогою функції ggsurvplot().
  • Додайте до графіка таблицю ризику, що показує кількість пацієнток під спостереженням. Це можна зробити за допомогою аргументу risk.table.
  • Додайте на графік лінію, що показує медіанний час виживання. Це можна зробити за допомогою аргументу surv.median.line.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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")
Редагувати та запускати код