用R语言绘制整合多个模型生存曲线的可视化结果

用R语言绘制整合多个模型生存曲线的可视化结果

在生存分析中，我们经常需要比较不同模型的生存曲线，以便评估它们对生存数据的拟合效果。R语言中的survminer包提供了一个方便的函数ggsurvplot_combine，可以将多个模型的生存曲线整合在一个可视化结果中输出。在本文中，我们将介绍如何使用ggsurvplot_combine函数进行生存曲线的整合可视化，并提供相应的源代码。

首先，我们需要安装并加载survminer包。如果你尚未安装该包，可以使用以下代码进行安装：

install.packages("survminer")

加载survminer包：

library(survminer)

接下来，我们需要准备生存数据。假设我们有两个模型A和B，每个模型都有相应的生存曲线数据。我们可以使用R中的survival包来进行生存分析，并使用surv_fit函数拟合模型并获取生存曲线数据。

在这里，我们假设已经完成了生存模型的拟合，并且得到了两个模型的生存曲线数据，分别存储在变量"surv_curve_A"和"surv_curve_B"中。每个变量包含了时间（time）和生存概率（survival probability）的信息。

接下来，我们可以使用ggsurvplot_combine函数将两个模型的生存曲线整合在一个可视化结果中输出。以下是使用ggsurvplot_combine函数的示例代码：