役に立つかもしれない小さな背景。私は、組み合わせる必要がある 2 つのプロットを持っている立場にあります。
- 「生存」パッケージを使用して、一連のデータからカプラン・マイヤー曲線を生成しました。
- また、カスタム関数を作成して使用し、生存曲線を生成しました (同じデータから、WinBUGS によって処理された後)。
次の方法で KM 曲線を生成します。
library("survminer")
library("survival")
KM.est <- survfit(Surv(IPD.data[,1],IPD.data[,2])~1,
data=IPD.data,type="kaplan-meier")
KM.plot <- ggsurvplot(KM.est, data = IPD.data)
KM.plot を呼び出すと、希望どおりのプロットが生成されます。KM.plot$plot でプロットだけを抽出することもできます。これは、チェック後に次のクラスを持ちます。
> class(KM.plot$plot)
[1] "gg" "ggplot"
https://i.stack.imgur.com/RnSIz.png
今、私のカスタム関数を考えてみます (注: nma は winbugs のカスタム オブジェクトです)。
prepare.survival <- prep_all_survivals(nma, "Study 1", "Treatment")
surv.plot <- survival_plot(prepare.survival)
また、必要なプロットを出力します。
> class(surv.plot)
[1] "gg" "ggplot"
https://i.stack.imgur.com/yASja.png
私の質問は、surv.plot と KM.plot の両方を 1 つの図に結合することは可能ですか?
WinBUGS モデルと複数の独自機能が必要になるため、プロジェクト全体を再作成するのは困難ですが、そのようなオブジェクトを組み合わせる方法を提案していただければ、再作成できると思います。KM オブジェクトは、前述のパッケージと、以下に提供する短い抜粋データを介して再現できることに注意してください。
"54" 25.06776181 24 0 1
"55" 25.10061602 23 0 1
"56" 25.62628337 22 0 1
"57" 25.98767967 21 0 1
"58" 26.21765914 20 0 1
"59" 26.41478439 19 1 1
"60" 26.51334702 17 0 1
"61" 26.54620123 16 0 1
"62" 26.67761807 15 0 1
"63" 27.72895277 14 0 1
"64" 28.28747433 13 0 1
"65" 29.24024641 12 0 1
"66" 30.35728953 11 1 1
"67" 31.47433265 9 0 1
"68" 31.96714579 8 0 1
"69" 32.13141684 7 0 1
"70" 33.57700205 6 0 1
"71" 34.98973306 5 1 1
"72" 35.44969199 3 0 1
"73" 36.13963039 2 0 1
"74" 38.47227926 1 0 1
お時間をいただきありがとうございます！