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在預(yù)后模型等預(yù)后相關(guān)分析中，繪制Kaplan-Meier生存曲線可以直觀地展示預(yù)后效能。我們通過survminer包的ggsurvplot()函數(shù)，調(diào)整不同參數(shù)即可繪制多種樣式的生存曲線。數(shù)據(jù)格式、代碼都比較簡單、易上手。

先準備一個包含三列的數(shù)據(jù)矩陣，包含：生存時間、生存狀態(tài)、分組。比如survival包自帶的”lung”數(shù)據(jù):

繪制生存曲線前，先對數(shù)據(jù)進行擬合：

fit <- survfit(Surv(time, status) ~ sex, data = lung)

接著繪制一個基礎(chǔ)的生存曲線：

p <- ggsurvplot(fit, data = lung)

添加Risk table展示樣本信息：

p <- ggsurvplot(fit, data = lung, risk.table = TRUE)

也可以修改palette參數(shù)調(diào)整配色：

p <- ggsurvplot(fit, data = lung, palette = 'nejm')

再添加置信區(qū)間：

p <- ggsurvplot(fit, data = lung, palette = 'nejm', conf.int = TRUE)

最后當(dāng)然是保存到pdf文件，通常我們會這么做：

pdf(‘Kaplan_Meier.pdf’)

p

dev.off()

打開pdf圖一看，多了一頁空白頁？

我們稍微修改輸出代碼：

pdf(‘Kaplan_Meier.pdf’)

print(p, newpage = FALSE)

dev.off()

再打開pdf查看，空白頁就沒有啦！