如何解决使用 survminer (ggsurvplot) 将 Kaplan-Meier 图 y 轴更改为故障概率而不是生存概率?
我正在创建一个 Kaplan-Meier 图,该图使用 survminer 包中的 ggsurvplot 显示精神疾病家族史和精神疾病发病之间的关系。这是我使用的代码:
km_fhr <- ggsurvplot(fit = survfit(Surv(fu_time,smidg) ~ fhr,data = df),legend.labs = c("Control","Family high-risk"),legend.title = "",censor.shape = 124,censor.size = 2.5,palette = c("#00ABE7","#FFA69E")) +
labs(x = "Follow-up time (years)",y = "Probability of no SMI diagnosis")
Kaplan-Meier 曲线如下所示:
在我看来,在 y 轴上绘制疾病风险(失败率)而不是无疾病概率(存活率)会更直观。我认为有一种简单的方法可以做到这一点,但我无法在 Survminer 文档中找到描述。
先谢谢你!
解决方法
对累积事件使用参数 fun = event
。可重现的示例:
library(survminer)
ggsurvplot(
survfit(
Surv(time,status) ~ sex + rx + adhere,data = colon
),fun = "event"
)
来自 ggsurvplot
的帮助:
fun:定义生存曲线变换的任意函数。经常使用的转换可以用字符参数指定:“event”绘制累积事件(f(y)= 1-y),“cumhaz”绘制累积风险函数(f(y)= -log(y)),以及"pct" 以百分比表示的生存概率。
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