R语言-生存分析与结果的图像处理
数据准备：
library("survival")
library("survminer")
data("lung")
调用“lung”数据集，使用head()命令调查前6行，得到以下结果：
inst time status age sex ph.ecog ph.karno pat.karno meal.cal wt.loss
1 3 306 2 74 1 1 90 100 1175 NA
2 3 455 2 68 1 0 90 90 1225 15
3 3 1010 1 56 1 0 90 90 NA 15
4 5 210 2 57 1 1 90 60 1150 11
5 1 883 2 60 1 0 100 90 NA 0
6 12 1022 1 74 1 1 50 80 513 0
time是指生存时间，status是二值型的生存状态，其中“1”代表存活，“2”代表已经死亡。
KM非参数法：
调用survival包中的survfit来进行生存分析，得到每个时间段中的生存率。
fit <- survfit(Surv(time, status) ~ 1, data = lung)
直接查看fit的信息可以看到
> fit
Call: survfit(formula = Surv(time, status) ~ 1, data = lung)
n events median 0.95LCL 0.95UCL
228 165 310 285 363
n:代表总的样本数为228个
events:代表status为2的样本数（死亡样本数）
0.95LCL:95% 置信区间的下界
0.95UCL:95%置信区间的上界
median:代表中位数
Log-Rank检验：
针对使用KM方法的生存分析，可以使用survdiff()来比较两组或者多组之间的的生存曲线，调查它们生存率和标准误之间的差异，输出p值。
> survdiff(Surv(time, status) ~ ph.karno, data = lung)
Call:
survdiff(formula = Surv(time, status) ~ ph.karno, data = lung)
n=227, 1 observation deleted due to missingness.
N Observed Expected (O-E)^2/E (O-E)^2/V
ph.karno=50 6 5 5.71 0.0874 0.0935
ph.karno=60 19 16 9.64 4.1905 4.5095
ph.karno=70 32 29 20.53 3.4943 4.0275
ph.karno=80 67 47 43.30 0.3161 0.4390
ph.karno=90 74 49 58.85 1.6489 2.5910
ph.karno=100 29 18 25.97 2.4454 2.9262
Chisq= 12.3 on 5 degrees of freedom, p= 0.03
COX半参数法：
使用coxph()函数来进行生存分析：
cox_single <- coxph(Surv(time, status) ~ sex, data = lung) #单变量
cox_muti <- coxph(Surv(time, status) ~ age + sex + ph.ecog, data = lung)#多变量
使用summary函数可以查看返回当结果和p值：
> summary(cox_single)
Call:
coxph(formula = Surv(time, status) ~ sex, data = lung)
n= 228, number of events= 165
coef exp(coef) se(coef) z Pr(>|z|)
sex -0.5310 0.5880 0.1672 -3.176 0.00149 **
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
exp(coef) exp(-coef) lower .95 upper .95
sex 0.588 1.701 0.4237 0.816
Concordance= 0.579 (se = 0.021 )
Likelihood ratio test= 10.63 on 1 df, p=0.001
Wald test = 10.09 on 1 df, p=0.001
Score (logrank) test = 10.33 on 1 df, p=0.001
coxph()会给出Likelihood ratio test，Wald test，Score (logrank) test三种检验的结果，当样本数量足够大时，三者的值相似，一般情况下Likelihood ratio test的值更加准确。
相似比检验：
针对cox模型，R里面的cox.zph函数可以对其进行检验：
R<-cox.zph(cox.muti)
> R
chisq df p
age 0.188 1 0.66
sex 2.305 1 0.13
ph.ecog 2.054 1 0.15
GLOBAL 4.464 3 0.22
其原假设为符合PH假定，代表假定HR值不随时间发生变化，满足比例风险假定。在结果中所有变量的p值均>0.1，无法拒绝原假设。
生存曲线和诊断图：
1，plot（）
对于KM方法而言可以直接使用plot()命令来进行绘制生存曲线:
plot(fit,main="survival-KM",xlab="time",ylab="rate")
2，ggsurvplot
使用ggsurvplot（）函数对KM的结果绘制生存曲线：
ggsurvplot(fit,
pval = FALSE, conf.int = TRUE, #是否显示p值/显示风险区域
risk.table = TRUE, # 将风险表显示在生存曲线下面
risk.table.col = "strata",
linetype = "strata",
surv.median.line = "hv", # 中位数的标记可选（hv,v,h）
ggtheme = theme_bw(), # 改变ggplot2的样式
palette = "green" #设置曲线颜色
)
3，多组生存曲线
在绘制多组间生存曲线时，pval=TRUE可以输出log-rank的p值，使用pval.method=T可以显示计算p值的方法；
调查ph.ecog组间生存曲线的差异：
fit <- survfit(Surv(time, status) ~ ph.ecog, data = lung)
ggsurvplot(fit,data=lung,pval=T,risk.table = T,risk.table.col="red",pval.method=T)
%其他参数：
risk.table = TRUE #风险表是否显示
risk.table.col="red" #风险表颜色
surv.median.line = "hv"#中位数标记的方法（hv,h,v）
4，COX模型的Hazard ratio图：
使用ggforest()函数进行绘制，可以得到log-rank的p值，AIC值
5，Schoenfeld individual检验诊断图：
又称“Schoenfeld Residuals Test”，用于调查残差与时间的独立性，从而检验Cox模型中的比例风险假设。相当于是cox.zph()结果的可视化表现。P值不显著，说明符合原假设
R<-cox.zph(cox_muti) #cox多变量检验
ggcoxzph(R,resid=T,se=T,point.col = "red",point.size = 1)
参考文献：
https://www.mbaskool.com/business-concepts/statistics/8766-schoenfeld-residuals-test.html
https://blog.csdn.net/weixin_43700050/article/details/100938707
https://blog.csdn.net/xiaohukun/article/details/78019726
https://blog.csdn.net/jaen_tail/article/details/79081954
*刚刚接触生存分析这一块，还有很多东西需要去学习，望大家一起讨论一起学习。Fight!
