使用ggadjustedcurves函数可视化Cox比例风险模型的调整生存曲线（使用R语言）

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本文介绍了如何使用R语言的survival包和survminer包中的ggadjustedcurves函数，来可视化Cox比例风险模型的调整生存曲线。首先安装和加载所需包，然后用coxph函数拟合Cox模型，接着利用ggadjustedcurves展示性别和年龄对生存时间的影响，帮助读者理解生存分析中的变量效应。

使用ggadjustedcurves函数可视化Cox比例风险模型的调整生存曲线（使用R语言）

Cox比例风险模型是一种常用的生存分析方法，用于研究事件发生时间与相关因素之间的关系。在R语言中，可以使用survival包中的coxph函数来拟合Cox比例风险模型，并使用survminer包中的ggadjustedcurves函数来可视化调整后的生存曲线。

首先，我们需要安装并加载所需的包，可以使用以下代码：

install.packages("survival")  # 安装survival包
install.packages("survminer")  # 安装survminer包

library(survival)  # 加载survival包
library(survminer)  # 加载survminer包

接下来，我们需要准备用于拟合Cox比例风险模型的数据。假设我们有一个名为data的数据框，其中包含了事件发生时间（Time）、事件发生状态（Status）、以及一些预测变量（例如性别、年龄、治疗方式等）。我们可以使用以下代码加载数据：

data <- read.csv("data.csv")  # 从CSV文件中加载数据，文件名为data.csv，需根据实际情况修改

接下来，我们使用coxph函数来拟合Cox比例风险模型。假设我们想要研究性别（Sex）和年龄（Age）对生存时间的影响，可以使用以下代码：

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