您知道如何绘制病例队列研究吗?在该研究中,我们执行 Cox 回归来估计不同协变量的 HR,其中我对潜在的分子生物标志物及其预后效率特别感兴趣。问题是我尝试了“survminer”包中的可用功能。它需要一个对象类“survfit”,它似乎不支持“cch”对象。
正如我提到的,我想评估几个变量的预后价值。该对象来自包含 189 个控件和 55 个案例的数据库。我评估多个分子标记,但我将粘贴一个特定的对象并应用通用公式
一如既往地感谢您!
#case-cohort: cch function from the survival package
library(survival)
result <- cch(Surv(timetoevent, event) ~ age+ sex+ smoke+ box + weight + cholesterol+ cholesterol_HDL + molecular_marker, data = dat, subcoh = ~ casecohort2, id = ~parti, cohort.size = 5404, method = "LinYing", robust = TRUE)
summary
来获取系数表。然后,只需将其转换为数据框并像使用任何其他数据框一样使用
ggplot
:进行绘图
library(tidyverse)
summary(example)$coefficients %>%
as.data.frame() %>%
rownames_to_column() %>%
ggplot(aes(rowname, Value)) +
geom_point(size = 1) +
geom_errorbar(aes(ymin = Value - 1.96 * SE, ymax = Value + 1.96 * SE),
width = 0.1) +
theme_minimal(base_size = 16) +
labs(x = 'Variable')