Cox回归绘制生存曲线的R语言实现

最新推荐文章于 2024-08-14 12:05:26 发布
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本文介绍了如何在R语言中使用survival包进行Cox回归分析，并通过实例详细展示了如何绘制生存曲线，以揭示不同预测因素对生存时间的影响。

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Cox回归绘制生存曲线的R语言实现

Cox回归是一种常用的生存分析方法，用于评估各种因素对生存时间的影响。在R语言中，我们可以使用survival包来进行Cox回归分析，并通过绘制生存曲线来直观地展示结果。

首先，我们需要安装并加载survival包：

install.packages("survival")
library(survival)

接下来，我们准备一个示例数据集来进行演示。这里我们使用survival包内置的lung数据集，该数据集包含了患有肺癌的病人的相关信息。

# 加载lung数据集
data(lung)

数据集中包含了多个变量，其中time表示生存时间，status表示是否发生事件（如死亡）。我们将选择一些特征作为预测因素，比如age（年龄）、sex（性别）和ph.ecog（肺癌患者的身体状况评分），来建立Cox回归模型。

# 建立Cox回归模型
model <- coxph(Surv(time, status) ~ age + sex + ph.ecog, data = lung)

通过上述代码，我们成功建立了Cox回归模型，并保存在了model对象中。下面我们可以通过summary函数来查看模型的摘要信息。

# 查看模型摘要
summary(model)
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Cox回归模型：使用R语言实现
DevWizard的博客
08-27 538
通过这种模型，您可以评估预测因子对事件发生时间的影响，并从中获取有关生存率和风险的重要信息。Cox回归模型在生存分析中具有广泛的应用，并可以帮助研究人员评估危险因素对事件发生时间的影响。在本篇文章中，我们将使用R语言来实现Cox回归模型，并展示如何进行模型拟合和解释结果。接下来，我们将使用Cox回归模型来评估各个因素对患者生存时间的影响。除了单变量Cox回归模型外，我们还可以使用多变量Cox回归模型来同时考虑多个预测因子的影响。然后，我们将创建一个生存对象，其中包含患者的生存时间和事件状态（是否死亡）。
生存分析的Cox回归模型在R语言中的实现及结果解读
DevGlider的博客
08-21 1374
请注意，本文仅提供了Cox回归模型的基本实现步骤和结果解读方法，实际分析中可能需要进一步考虑变量选择、模型优化和假设检验等内容。其中，Cox回归模型是生存分析中常用的方法之一，用于评估不同因素对个体生存时间的影响程度。风险比表示当一个预测因素的值增加一个单位时，事件发生的风险相对于基准水平的变化程度。假设我们有一个研究数据集，其中包含个体的生存时间、事件发生与否的信息，以及一些相关因素的观测值。生存曲线图将显示模型中不同预测因素水平下的生存曲线，以及各组之间的差异。函数绘制模型中各个预测因素的风险比图。
R语言生存分析：Cox回归
医学和生信笔记的博客
01-07 1万+
上次介绍了生存分析中的寿命表、K-M曲线、logrank检验、最佳切点的寻找等，本次主要介绍Cox回归。本推文不涉及理论，只有实操，想要了解生存分析的理论的请自行学习。
r语言回归分析_R语言之cox回归分析
热门推荐
weixin_39626237的博客
12-08 1万+
Cox比例风险模型(Cox proportional-hazards model，也称为Cox回归)，主要用于带有时间的生存结局的影响因素研究，或评价某个临床治疗措施对患者生存的影响。 Cox模型可以由hazard function表示，h(t)；简单的说就是t时刻死亡的风险，公式如下：h(t)=h0(t) × exp(b1x1 + b2x2 +…+ bpxp)t...
R语言绘制复杂抽样设计数据cox回归生存曲线(Kaplan-Meier)
dege857的博客
12-12 3139
这是一个原发性胆道胆管炎数据，公众号回复：胆管炎数据，可以获得数据，嫌麻烦的也可以在这里下载：https://download.youkuaiyun.com/download/dege857/87264805?数据我们解释几个等下要用到的变量，age：年龄，trt：治疗方案：1D-青霉烯，2安慰剂，edema：水肿， status: 结局变量0/1/2表示审查、移植、死亡。咱们先来一波小操作，生成一个预测值，等下好操作，不喜欢可以跳过这部分，对后面的操作没影响。
Cox构建预测模型（7）：如何用R语言绘制DCA曲线？（附全套代码）
qq_37610365的博客
08-14 923
这篇文献通过绘制两个模型的DCA曲线来评估模型的临床决策实际需求，一个是列线图模型，包括纳入列线图的全部变量，一个是TNM模型，只纳入TNM分期3个变量。B图是训练集1年、3年、5年患者的总生存期的DCA曲线，红色线条代表列线图模型（包括构建模型的10个变量），黄色线条代表TNM模型（仅纳入TNM分期3个变量），两个模型对比，本次用到的是R版本是4.3.1。原文中的DCA曲线是列线图模型与TNM分期模型进行的对比，因此我们首先需要构建两个模型，模型1纳入列线图中的9个变量，模型2仅纳入TNM分期3个变量。
R语言生存曲线与Cox单因素分析教程
2301_79331230的博客
08-28 619
通过本教程，你学会了如何使用R语言进行生存曲线和Cox单因素分析。这些工具可以帮助你理解患者生存时间与其他变量之间的关系，并找出对生存时间有显著影响的因素。在生存分析领域，生存曲线和Cox单因素分析是两个常用的工具。本教程将介绍如何使用R语言进行生存曲线和Cox单因素分析，并提供相应的源代码示例。一旦数据加载完成，我们可以开始进行生存曲线分析。上述代码将显示Cox回归分析的摘要信息，包括各个自变量的系数、标准误差、危险比等。以上代码将生成一个生存曲线图，显示不同时间点上患者的生存概率。
R语言生存曲线与COX单因素分析教程
Mrrunsen的博客
07-19 943
生存曲线是一种常用的生存分析方法，用于研究事件（如死亡、复发等）发生的时间。COX单因素分析是生存分析的一种扩展方法，用于评估不同因素对生存时间的影响。本教程将使用R语言，并借助一个实际数据集，介绍如何绘制生存曲线并进行COX单因素分析。
R进行各种变量下的cox回归分析，重要的是还将输出结果以表格形式转出
宽嘴鱼汤的博客
02-05 5912
关于单变量cox回归、批量单变量cox回归、有序变量下的cox回归、将cox回归结果以表格形式输出的系列内容
R语言生存分析：COX回归分析——比较两种治疗方法对肾功能损害的影响
CodeByte的博客
08-24 154
COX回归分析是生存分析中常用的方法之一，它允许我们估计不同变量对事件发生的风险比（hazard ratio）。通过以上步骤，我们可以使用R语言进行COX回归分析，比较两种治疗方法对肾功能损害的影响。请注意，这里提供的代码仅为示例，你需要根据自己的数据集和研究问题进行适当的修改。在本文中，我们将使用R语言进行生存分析，比较两种治疗方法对肾功能损害的影响。我们将介绍COX回归模型的原理，并提供相应的源代码。通过将自变量（治疗方法）添加到模型中，我们可以估计不同治疗方法之间的风险比。接下来，我们可以使用。
R语言 生存分析源码 cox模型 KM图 标准分析流程 原创
11-14
R语言 生存分析源码 cox模型 KM图 标准分析流程 所有生存分析中常用的分析流程和代码都原创分享。这是平时项目的一些积累，有详细备注，可以帮助快速入门R语言和进行生存分析处理，处理生存数据
R语言 所有分类数据回归
08-30
#glmnet包含有线性回归，逻辑回归，泊松计数模型，cox回归模型，多分类逻辑回归多响应线性回归 #阿法系数=0是岭回归，阿法系数=1，是lasso回归 ############################################################ data(QuickStartExample) #20 Independent variables and 1 dependent variable fit<-glmnet(x,y) #查看计算路径 print(fit)#Df是非零系数的个数，第三列是惩罚力度，第二列是相应的惩罚力度对应的解释偏差百分比 #利用coef来提取模型的系数 coef(fit,s=0.1) #可视化 plot(fit) #预测 #参数newx用来设置输入数据，s用来设置朗姆塔（惩罚力度）的值 nx<-matrix(rnorm(10*20),10,20) predict(fit,newx=nx,s=c(0.1,0.05)) #交叉验证，筛选最优的朗姆塔的值，cv.glmnet函数实现这个功能 cvfit<-cv.glmnet(x,y) plot(cvfit)#红色散点为交叉验证的散点图，两条垂直的虚线为交叉验证后选定的朗姆塔 #提取最优的朗姆塔的值 cvfit$lambda.min#均方误差最小 cvfit$lambda.1se#一倍标准差 #根据朗姆塔来取得系数 coef(cvfit,s='lambda.min') #将稀疏矩阵转化为传统矩阵 as.matrix(coef(cvfit,s='lambda.min'))
Cox回归 R语言
qq_36481674的博客
10-29 3062
R数据读取，除重，进行合并，进行Cox回归
R语言建立Cox回归模型（包含所有协变量）比较不同治疗方法生存率的差异(新样本数据)、 Kaplan-Meier 法拟合生存曲线直观地比较两种治疗方法下的生存率的变化、自定义线条颜色col参数
statistics+insight+vista+power
05-06 486
R语言使用survival包的Surv函数创建生存对象、建立Cox回归模型（包含所有协变量）比较不同治疗方法生存率的差异(新样本数据)、Kaplan-Meier 法拟合生存曲线直观地比较两种治疗方法下的生存率的变化、自定义线条颜色col参数
生存资料Cox回归DCA曲线绘制（1）
weixin_49320263的博客
06-09 1125
1、基本概念：决策曲线分析（DCA），一种评估预测模型和诊断模型的方法。横坐标：阈概率，超过阈值为阳性。纵坐标：净获益率（Standard Net Benefit）：利减去弊之后。两条虛线，水平线表示所有样本都是阴性，所有人都没干预，净获益一直0。斜线代表所有样本都是阳性，所有人都接受了干预，净获益随阈值变化。若模型曲线在越接近两条曲线，越无意义，越靠近右上角表明越有价值。
超详细的R语言svykm函数绘制复杂抽样设计数据cox回归生存曲线(Kaplan-Meier)
dege857的博客
05-01 3495
我们在既往的文章《R语言绘制复杂抽样设计数据cox回归生存曲线(Kaplan-Meier)》中介绍了怎么使用jskm包的svykm函数绘制复杂抽样设计数据cox回归生存曲线(Kaplan-Meier)，但是有粉丝觉得讲得不够详细，希望讲得详细一点，今天我们继续来介绍一下。数据我们解释几个等下要用到的变量，age：年龄，trt：治疗方案：1D-青霉烯，2安慰剂，edema：水肿， status: 结局变量0/1/2表示审查、移植、死亡。这是一个原发性胆道胆管炎数据，公众号回复：胆管炎数据，可以获得数据，
生存资料Cox回归校准曲线绘制（1）
weixin_49320263的博客
08-02 960
生存资料Cox回归校准曲线绘制（1）
R语言生存分析的实现
医学和生信笔记的博客
01-07 9247
生存分析是临床常用统计方法，一旦和时间扯上关系，分析就变得复杂多了，此时不再是单一的因变量，还需要考虑时间给因变量和自变量带来的各种影响。本次主要演示R语言做生存分析的一些方法。比如寿命表、K-M曲线、logrank检验。后续还会给大家介绍Cox回归、时依系数和时依协变量的Cox回归、生存曲线的可视化等内容。本推文不涉及理论，只有实操，想要了解生存分析的理论的请自行学习。不涉及理论，并不代表理论不重要，在以后的机器学习和临床预测模型的相关推文中，会经常用到这些理论，建议大家学习一下。
代码+视频，超详细的R语言svykm函数绘制复杂抽样设计数据cox回归生存曲线(Kaplan-Meier)
dege857的博客
01-11 1148
我们在既往的文章《R语言绘制复杂抽样设计数据cox回归生存曲线(Kaplan-Meier)》中介绍了怎么使用jskm包的svykm函数绘制复杂抽样设计数据cox回归生存曲线(Kaplan-Meier)，今天来视频操作一下。超详细的R语言svykm函数绘制复杂抽样设计数据cox回归生存曲线(Kaplan-Meier)
R语言COX回归生存曲线代码
最新发布
02-12
### R语言 Cox回归 生存曲线 示例代码 为了展示如何使用R语言实现Cox回归模型并绘制生存曲线，下面提供了一个完整的示例。此示例基于`survival`包中的`coxph()`函数来构建Cox比例风险模型，并利用`ggplot2`和其他辅助工具来进行可视化。 #### 加载必要的库 ```r library(survival) library(ggfortify) # 提供自动化的绘图功能 library(ggsurvplot) # 来自 survminer 包，用于美化生存曲线图表 ``` #### 准备数据集 假设已经有一个名为`lung_data`的数据框，其中包含了患者的年龄(`age`)、性别(`sex`)以及体力状态评分(`ph.ecog`)等变量。这里直接调用内置的`lung`数据集作为示范： ```r data(lung, package="survival") # 使用 survival 包自带的 lung 数据集 head(lung) # 查看前几行记录以了解数据结构 ``` #### 构建Cox回归模型 根据给定的信息，创建一个包含三个协变量（年龄、性别和ECOG体能状况）的Cox回归模型[^2]。 ```r cox_model <- coxph(Surv(time, status) ~ age + sex + ph.ecog, data = lung) summary(cox_model) # 输出模型摘要信息 ``` #### 绘制基础版生存曲线 可以先尝试简单的基线生存概率估计图: ```r base_survfit <- survfit(cox_model) autoplot(base_survfit) # 自动生成基本图形 ``` #### 进一步定制化生存曲线 对于更详细的分析，可以通过分组或其他方式增强图形的表现力。例如按性别分类显示不同群体间的差异： ```r # 创建带有颜色区分的新版本生存曲线 ggsurvplot( surv_fit = survfit(cox_model), data = lung, fun = "pct", # 显示百分比形式的概率轴标签 risk.table = TRUE, # 添加风险表 pval = TRUE # 展现统计显著性的P值 ) # 如果想要按照某个因子比如 'sex' 分开画多条曲线，则可如下操作： ggsurvplot( surv_fit = survfit(cox_model), data = lung, by = "sex", conf.int = FALSE # 不显示置信区间带状区域 ) ``` 上述代码片段不仅实现了Cox回归模型的建立，还提供了多种方法来呈现生存曲线及其相关特征。这些技巧有助于更好地理解各个预测因子对患者存活率的影响程度。
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