计算特定时间间隔内 KM 图中的幸存者数量

Question

我正在使用 survival 包进行 Kaplan Meier 分析，需要在 Kaplan Meier 图中显示特定时间段内幸存者的具体数量。

为了更好的可追溯性，让我们使用示例包 KMsurv:

library(survival)
library(KMsurv)
data(tongue)
my.fit <- survfit(Surv(tongue$time,tongue$delta)~1)
pl=plot(my.fit,conf.int=FALSE)

我需要的是在 x 轴（例如 50、100、150、200 ...）的某些点将幸存者的具体数量显示为文本，在本例中为 49、22 , 11, 5...

问题是，summary(my.fit) 没有给我时间 50 时剩余幸存者的数量，所以我需要前一个时间步长的值。这应该在我设定的整个时间间隔内完成。为了更好地理解，这里是摘要的一部分：

time n.risk n.event survival std.err lower 95% CI upper 95% CI    
32     51       1    0.634  0.0541       0.5363        0.750
41     50       1    0.621  0.0545       0.5232        0.738
42     49       1    0.609  0.0549       0.5101        0.726
51     48       1    0.596  0.0552       0.4971        0.715
56     47       1    0.583  0.0554       0.4842        0.703

如何获得特定时间段内幸存者人数的列表或 data.frame，该列表将是 c(49,22,11,5,5,5,5,5) 50 天的步骤。如果我能生成它，它将被包含在

的情节中

text(y=0.1,x=seq(0,400,50),labels=survivorslist)

Answer 1

如果我对'tongue'数据的理解正确，您可以使用'time'变量（"Time to death"）来计算在给定时间间隔（此处为时间）内死亡的患者人数步骤 50) 像这样：

tt <- table(cut(x = tongue$time, breaks = seq(from = 0, to = 400, by = 50)))
tt
# (0,50]  (50,100] (100,150] (150,200] (200,250] (250,300] (300,350] (350,400] 
#     32        27        13         4         3         0         0         1

每个时间步后的幸存者数量为：

80 - cumsum(tt)
# (0,50]  (50,100] (100,150] (150,200] (200,250] (250,300] (300,350] (350,400] 
#     48        21         8         4         1         1         1         0

计算特定时间间隔内 KM 图中的幸存者数量

Calculate number of survivors in a KM plot in certain time intervals

r

survival-analysis