生存分析回归模型的构建与可视化

生存分析回归模型的构建与可视化

生存分析是一种统计方法，用于研究时间至特定事件（如死亡、疾病复发）之间的关系。在生存分析中，我们常使用Cox比例风险模型来估计事件风险与预测因子之间的关联。而R语言提供了丰富的工具包来进行生存分析，并结合forestmodel包可以可视化生存回归模型对应的森林图。

首先，我们需要加载所需的R包，其中包括survival和forestmodel。

# 加载所需包
library(survival)
library(forestmodel)

接下来，我们准备一个示例数据集进行分析。这里以常用的lung数据集为例，该数据集包含了肺癌患者的生存时间及其他相关变量。

# 加载示例数据集
data(lung)

现在，我们使用Cox比例风险模型构建生存回归模型，使用coxph()函数进行拟合。假设我们关注的是性别和年龄对生存时间的影响。

# 构建生存回归模型
model <- coxph(Surv(time, status) ~ sex + age, data = lung)

完成模型的构建后，我们可以使用forest_model()函数来可视化模型对应的森林图。这个函数会绘制每个预测因子的估计效应及其置信区间。

# 可视化生存回归模型的森林图
forest_model(model)

以上代码将生成一个包含性别和年龄对生存时间影响的森林图。森林图可以清晰地显示每个预测因子的效应大小和相关统计指标