我试图找到多个变量的Kaplan-Meier估计。
我有一个数据集，看起来像这样：
fw_year steroid_dos status current_dos
1 6.3271732 0.0 0 7.5-14.9 mg
24 4.5530457 0.0 0 no-use
29 0.9137577 0.0 0 no-use
33 7.3675566 367.5 0 15.0-24.9 mg
42 3.3127995 0.0 0 no-use
51 9.8288841 0.0 0 >0-4.9 mg
53 8.3696098 0.0 0 >0-4.9 mg
我用了密码CCD_ 1以获得每个类别的以下结果。
current_dos=no-use
time n.risk n.event survival std.err lower 95% CI upper 95% CI
21 480 1 0.998 0.00208 0.994 1.000
189 447 1 0.996 0.00305 0.990 1.000
203 444 1 0.993 0.00378 0.986 1.000
208 443 1 0.991 0.00438 0.983 1.000
我的问题是，我如何才能获得药物类别的kaplan-meier估计值，以在年份栏中显示每1.5年和10年的结果？
以后，请以人们可以复制并粘贴到控制台的格式发布您的数据。一般情况下，人们使用dput。如果你想让每一列都有一个按组的生存估计，首先得到拟合，并将结果放入data.frame中。然后对结果进行扩散。如果将time ~strata切换为strata ~ time，则药物将显示在列中，而不是列名称中。
library(survival)
library(data.table)
library(dplyr)
fit1 <- survfit(Surv(time,status)~sex,data = lung)
#get time point estimates
#just example time points for my data
#replace times with times = c(1,5,10)
sum_fit1 <- summary(fit1, times = c(150,365,800))
#put into dataframe and pull out relevant information
fit1_df <- data.frame(sum_fit1[c(2:6,8:11)],stringsAsFactors = FALSE) %>%
#change the strata column to make it more readable
mutate(strata = ifelse(strata == "sex=1", "Male","Females"))
#transpose data and columns you want in summary table
fit1_df2 <- dcast(
setDT(fit1_df)
, time ~ strata
, value.var = c("n.risk"
,"n.event", "surv","std.err","lower","upper"))