r - 生存モデルを調整した後、ggplot2 を使用して変数の全期間のリスクをプロットする

Question

私は生存分析とsmoothHRパッケージを使用しています.モデリング後、相対リスクと変数をプロットしたいと思います.これは非常に簡単です.

plot(dataset, predictor)

しかし、ggplot パッケージを使用して実行したいと思います。方法はありますか？

#the library
library(smoothHR)

#the artificial dataset
surv.days<- runif(n = 200, min = 100, max = 500)
censor<- sample(c(0,1), 200, replace=TRUE)
surv.var<- surv.days/10 + rnorm(200, mean = 0, sd = 3)
surv.var[which(surv.days>250)]<- surv.days[which(surv.days>250)]/5 + rnorm(length(which(surv.days>250)), mean = 0, sd = 10)

survdata<- data.frame(surv.days, censor, surv.var)

rm(censor, surv.days, surv.var)

#using smoothHR package to adjust a model
variabledf<-dfmacox (time = "surv.days", status = "censor",
                    nl.predictor = c ("surv.var"),
                    smoother = "ns",
                    method = "AIC",
                    data = survdata)

coxmodel<- coxph(Surv(surv.days, censor) ~ ns(surv.var, variabledf$df[1]), data = survdata, x = TRUE)

c.smoothhr<-smoothHR (data = survdata, coxfit = coxmodel)

その後、リスクを生存変数の関数としてプロットできます

plot (c.smoothhr, predictor = "surv.var", conf.level = 0.95, ref.label = "", main = "", xlab = "surv.var")

保存とカスタマイズの目的で、ggplot2 パッケージを使用してこのプロットを生成したいと思います。しかし、私はどのように進めるかについてまったく無知です。