放疗对胰脏癌手术患者的生存时间是否具有延长作用——R语言Cox回归模型案例

放疗对胰脏癌手术患者的生存时间是否具有延长作用——R语言Cox回归模型案例

胰脏癌是一种高度恶性的肿瘤，手术是目前治疗该病最常见的方法之一。然而，手术后的生存时间往往依赖于其他治疗手段的辅助。在这篇文章中，我们将使用R语言实现Cox回归模型，来探究放疗是否会对胰脏癌手术后患者的生存时间产生延长的效果。

首先，我们需要导入所需的R包和数据集。本次案例使用的数据集是一个包含胰脏癌手术患者的临床资料和治疗方案的数据集。

# 导入所需的R包
library(survival)
library(survminer)

# 导入数据集（假设已经准备好并加载）
data <- read.csv("pancreatic_cancer_dataset.csv")

接下来，让我们对数据集进行一些基本的探索性分析，了解其结构和特征。

# 查看数据集的前几行
head(data)

# 查看数据集的维度
dim(data)

# 概述性统计信息
summary(data)

在进行Cox回归模型之前，我们需要将数据集按照患者生存时间进行排序，并生成一个包含患者生存时间和事件情况（是否死亡）的适合Cox回归模型的数据格式。

# 排序数据集
sorted_data <- data[order(data$Survival_Time), ]

# 生成Cox回归模型的数据格式
survival_data <- with(sorted_dat