生存曲线还能3D展示？！这个工具推荐给大家...

DataCharm

发布于 2024-03-18 14:07:17

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发布于 2024-03-18 14:07:17

前言

我们的数据可视化课程已经上线啦！！目前课程的主要方向是科研、统计、地理相关的学术性图形绘制方法，后续也会增加商务插图、机器学等、数据分析等方面的课程。课程免费新增，这点绝对良心！
我们第一个数据可视化交流圈子也已经上线了，主要以我的第一本书籍《科研论文配图绘制指南-基于Python》为基础进行拓展，提供「课堂式」教学视频，还有更多拓展内容，可视化技巧远超书籍本身，书籍修正和新增都会分享到圈子里面~~
参与课程或者圈子的你将获取到：学员答疑、可视化资源分享、可视化技巧补充、可视化业务代做(学员和甲方对接)、副业交流、提升认知等等。

「contsurvplot」-生存曲线系列图绘制就用它~~

今天我们的课程DataCharm优质课程推荐学员向我咨询了R语言中有没有绘制生存曲线(survival curves) 类可视化的好用的工具，特别是 「分层生存曲线(Stratified survival curves)」

显然这是一个医学、生物统计学、流行病学等学科中常用的一种统计图形，小编虽然不能做到对每个专业的常用图表都非常熟悉，但我可以给大家推荐优质的相关学习工具呀~~

今天就生存曲线类的图表绘制，小编就推荐contsurvplot可视化工具包~~

「contsurvplot包介绍」

contsurvplot 是一个R语言拓展软件包，可用于可视化连续变量对时间到事件结果的因果效应。

它包含多种不同类型的图，如生存面积图、等值线图、热图、生存量化图等，这些图表类型都可以根据混杂因素进行调整，而且都有很多内置选项，可以根据用户需求进行定制。

此外，大多数绘图功能都基于 ggplot2 软件包，用户可以使用标准的 ggplot2 语法进一步定制绘图。

contsurvplot包安装

install.packages("contsurvplot")
#or
library(devtools)

devtools::install_github("RobinDenz1/contsurvplot")
#or
library(remotes)
remotes::install_github("RobinDenz1/contsurvplot")

「contsurvplot包可视化案例」

案例01

library(contsurvplot)
library(ggplot2)
library(survival)
library(riskRegression)

# load colon data
data(cancer)

# fit cox model, adjusting for age and sex
model <- coxph(Surv(time, status) ~ age + sex + nodes, data=colon, x=TRUE)

# plot survival area
plot_surv_area(time="time",
        status="status",
        variable="nodes",
        data=colon,
        model=model)

另外，我们还可以绘制等值线图来直观地显示效果:

plot_surv_contour(time="time",
          status="status",
          variable="nodes",
          data=colon,
          model=model)

案例02-绘制生存时间量值与连续变量的函数关系图

plot_surv_quantiles(time="futime",
                    status="status",
                    variable="age",
                    data=nafld1,
                    model=model,
                    p=c(0.1, 0.25, 0.5, 0.75, 0.9))

绘制连续性协变量对事件发生时间结果影响的离散化热图

plot_surv_matrix(time="futime",
                 status="status",
                 variable="age",
                 data=nafld1,
                 model=model,
                 horizon=seq(60, 80, 0.5))

将依赖于连续变量的生存曲线或 CIF 绘制为三维曲面

plot_surv_3Dsurface(time="futime",
                    status="status",
                    variable="age",
                    data=nafld1,
                    model=model,
                    horizon=seq(50, 80, 0.5),
                    interactive=TRUE)