生存资料多时间ROC曲线可视化与竞争风险

最新推荐文章于 2025-03-26 23:07:32 发布

安静旅者

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本文介绍了在生物医学研究和临床实践中，如何使用R语言的survival和ggplot2包对存在竞争风险的生存资料进行多时间ROC曲线的绘制和分析，以评估生存数据的预测能力和准确性。

生存资料多时间ROC曲线可视化与竞争风险

在生物医学研究和临床实践中，研究人员经常需要评估患者在某种疾病或治疗中的生存状况。而在存在竞争风险（例如死亡、康复等事件相互竞争）的情况下，我们可以通过多时间ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线来评估生存资料的准确性和预测能力。

本文将使用R语言来展示如何进行生存资料多时间ROC曲线的可视化，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备一些数据样本。假设我们有一个包含患者生存时间、事件状态和其他相关变量的数据集。我们可以使用R语言中的survival包来处理生存数据。以下是一个简化的示例数据集：

# 安装并加载必要的包
install.packages("survival")
library(survival)

# 创建示例数据
data <- data.frame(
  time = c(10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100),
  event = c(1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1),
  age = c(50, 60, 70, 80, 90, 40, 50, 60, 70, 80),
  sex = c("Male", "Female", "Male", "Female", "Male", "Male", "Female", "Male", "Female", "Male")
)

接下来，我们可以使用survival包中的函数来计算多时间ROC曲线的数据。具体而言，我们将使用survivalROC函数来计算不同时间

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