R - Сводная таблица извлечения из Survfit with Strata

Question

Я новичок в анализе R и выживаемости, и мне интересно экспортировать в dataframe результаты, полученные от survifit, где есть слои.

Этот сайт предоставил отличное решение, но не один со стратами (https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2014-October/422348.html). Как я могу добавлять (или стекать) каждую страту с дополнительным столбцом, который содержит тип страты. решения в ссылке, предлагаемой не применяется к стратам группировок

library(survival) 
data(lung) 
mod <- with(lung, survfit(Surv(time, status)~ 1)) 
res <- summary(mod) 
str(res) 

# Extract the columns you want 
cols <- lapply(c(2:6, 8:10) , function(x) res[x]) 
# Combine the columns into a data frame 
tbl <- do.call(data.frame, cols) 
str(tbl) 

Спасибо передового, R новичку

Answer 1

Это в основном так же, как там у вас, только дополнительный столбец

res <- summary(survfit(Surv(futime, fustat)~rx, data=ovarian)) 
cols <- lapply(c(2:6, 8:11) , function(x) res[x]) 
tbl <- do.call(data.frame, cols) 
head(tbl) 
# time n.risk n.event n.censor  surv strata std.err  upper  lower 
# 1 59  13  1  0 0.9230769 rx=1 0.0739053 1.0000000 0.7890186 
# 2 115  12  1  0 0.8461538 rx=1 0.1000683 1.0000000 0.6710952 
# 3 156  11  1  0 0.7692308 rx=1 0.1168545 1.0000000 0.5711496 
# 4 268  10  1  0 0.6923077 rx=1 0.1280077 0.9946869 0.4818501 
# 5 329  9  1  0 0.6153846 rx=1 0.1349320 0.9457687 0.4004132 
# 6 431  8  1  0 0.5384615 rx=1 0.1382642 0.8906828 0.3255265 

Answer 2

Другой вариант - использовать библиотеку ggfortify.

library(survival) 
library(ggfortify) 

# fit a survival model 
mod <- survfit(Surv(futime, fustat) ~ rx, data = ovarian) 
# extract results to a data.frame 
res <- fortify(mod) 

str(res) 

'data.frame': 26 obs. of 9 variables: 
$ time : int 59 115 156 268 329 431 448 477 638 803 ... 
$ n.risk : num 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 ... 
$ n.event : num 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 ... 
$ n.censor: num 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 ... 
$ surv : num 0.923 0.846 0.769 0.692 0.615 ... 
$ std.err : num 0.0801 0.1183 0.1519 0.1849 0.2193 ... 
$ upper : num 1 1 1 0.995 0.946 ... 
$ lower : num 0.789 0.671 0.571 0.482 0.4 ... 
$ strata : Factor w/ 2 levels "rx=1","rx=2": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... 

Преимущество этого метода заключается в том, что вы получите полные данные (т.е. 26 наблюдений, а не 12), и вы можете построить свои кривые выживаемости с ggplot.

library(ggplot2) 

ggplot(data = res, aes(x = time, y = surv, color = strata)) + 
     geom_line() + 
     # plot censor marks 
     geom_point(aes(shape = factor(ifelse(n.censor >= 1, 1, NA)))) + 
     # format censor shape as "+" 
     scale_shape_manual(values = 3) + 
     # hide censor legend 
     guides(shape = "none")