R: Survminer 双图

Question

我参与了一个项目，我们正在为一个发生率很低的事件绘制生存曲线，并且 Kaplan-Meier 曲线（使用 survminer 绘制）非常平坦。我不想简单地放大 Y 轴，因为我认为 reader 可能会误解发病率。一种既显示 'true' 比率又放大最终微小差异的方法是像 NEJM 那样做：

https://www.nejm.org/na101/home/literatum/publisher/mms/journals/content/nejm/2011/nejm_2011.364.issue-9/nejmoa1007432/production/images/img_large/nejmoa1007432_f1.jpeg.

但是，我没有在 survminer 中找到直接执行此操作的方法。为了再现性，我想避免涉及任何 Adobe 软件。

有谁知道有什么方法可以在原始图表上添加一个放大的小版本吗？我想用 survminer 完成此操作，但对任何其他基于 ggplot 的 KM 软件包的提示表示赞赏。

小例子：

library(survival)
library(survminer)

df <- genfan
df$treat<-sample(c(0,1),nrow(df),replace=TRUE)
fit <- survfit(Surv(hours, status) ~ treat, data = df)

p <- ggsurvplot(fit, data = df, risk.table = TRUE, fun = 'event', ylim = c(0, 1))
p # Normal flat, singular graph

Answer 1

有几种方法可以做到这一点，但一个建议是制作您拥有的两个地块并用 grid.arrange 排列它们。首先制作两个图。然后提取风险 table 并为第一个图单独绘制（不能将 ggsurvplot 对象放在 grid.arrange 中）。用 annotation_custom 将第二个图嵌套在第一个图中。最后，使用 layout_matrix 指定绘图的尺寸并将其与 grid.arrange 放回一起。

library(survival)
library(survminer)
library(grid)
library(gridExtra)

df <- genfan
df$treat<-sample(c(0,1),nrow(df),replace=TRUE)
fit <- survfit(Surv(hours, status) ~ treat, data = df)

p <- ggsurvplot(fit, data = df, risk.table = TRUE, fun = 'event', ylim = c(0, 1))
#zoomed plot and remove risk table
g <- ggsurvplot(fit, data = df, risk.table = FALSE, fun = 'event', ylim = c(0, .5))

risktab <- p$table

justplot <- p$plot

p2 <- justplot + 
      annotation_custom(grob = ggplotGrob(g$plot+
                            theme(legend.position = "none")),
                             xmin = 60,xmax=Inf,ymin = .5,ymax = Inf)

lay <- rbind(c(1,1),
             c(1,1),
             c(2,2))

gridExtra::grid.arrange(p2, risktab,
                        #use layout matrix to set sizes
                        layout_matrix=lay
)

R: Survminer 双图

R: Survminer double graph

r

survival-analysis