cox 회귀 출력 테이블 또는 R의 플롯

후안

나는 사용하는 Cox 회귀 분석 strata()tt().

결과를 표 형식으로 잘보고 유익하게 출력하는 데 도움이되는 패키지가 있습니까? ggforest()핸들 동안 처리 tt()하지 않습니다strata()

인쇄 이외의 적절한 출력을 생성하는 방법을 찾고 있습니다 summary(coxph). 라텍스 든 HTML이든 상관 없습니다.

지금까지의 유일한 해결책은 테이블을 직접 만드는 것이지만, 종이에 넣기에는 충분히 매력적이지 않습니다 ....

다음은 더미 데이터 세트입니다.

set.seed(132456)
'dummy survival data'
df<-data.frame(id=seq(1,1000,1), event=rep(0,1000),time=floor(runif(1000,7,10)),group=floor(runif(1000,0,2)), 
               var1 = rnorm(1000, 1, 3), var2 = seq(1,1000))
'set events for a few random subjects'

id_list<-c(as.numeric(floor(runif(500,1,1000))))
df$event[df$id %in% id_list]<-1

'set survival times for events'
t_list<-c(as.numeric(floor(runif(394,1,5))))
df2<-df[df$event==1,]
df2$time<-t_list


'combine data'
df<-rbind(df,df2)
summary(df)

'Set up surfit '
require(survminer)
KM_fit<-coxph(Surv(time , event) ~ tt(var2) + strata(group)+ var1 ,data= df)

ggforest() 다음 오류를 반환합니다.

> ggforest(KM_fit)
Error in `[.data.frame`(data, , var) : undefined columns selected
additional warning:
In .get_data(model, data = data) :
  The `data` argument is not provided. Data will be extracted from model fit.

ggforest()기능 strata은 생략 하면 작동합니다 . 그러나 내가 다루는 모델은 그것을 사용합니다 .... 그래서 해결책이 없습니다.

다음은 레이아웃에 대해 조금 더 알고 있다면 매우 기본적인 테이블을 반환하지만 실제로는 예쁘지 않습니다!

# Prepare the columns
beta <- coef(KM_fit)
se   <- sqrt(diag(KM_fit$var))
p    <- 1 - pchisq((beta/se)^2, 1)
CI <- round(exp(confint(KM_fit)), 2)

# Bind columns together, and select desired rows
res <- cbind(beta, se = exp(beta), CI, p)


# Print results in a LaTeX-ready form
knitr::kable(
xtable(res)
)

힌트와 트릭에 감사드립니다!

무리 감사!

finalfit()성공하지 않고 시도했습니다 ....

에웬

최종 테이블에 포함하려는 항목에 따라 몇 가지 옵션이 있습니다.

coxph(Surv(time , event) ~ tt(var2) + strata(group)+ var1 ,data= df) %>% 
  finalfit::fit2df() %>% 
  knitr::kable()

coxph(Surv(time , event) ~ tt(var2) + strata(group)+ var1 ,data= df) %>% 
  finalfit::fit2df(condense = FALSE) %>% 
  knitr::kable()

coxph(Surv(time , event) ~ tt(var2) + strata(group)+ var1 ,data= df) %>% 
  broom::tidy(exp = TRUE)

편집하다

digits인수 축합 출력에 사용된다. 값을 숫자로 출력하는 경우 인쇄 할 때까지 반올림되지 않습니다. 두 가지 옵션이 있습니다.

> coxph(Surv(time , event) ~ tt(var2) + strata(group)+ var1 ,data= df) %>% 
+   finalfit::fit2df(digits = c(3,3,3)) %>% 
+   knitr::kable()


|explanatory |HR                           |
|:-----------|:----------------------------|
|tt(var2)    |0.998 (0.995-1.001, p=0.211) |
|var1        |1.006 (0.983-1.029, p=0.616) |
> 
> coxph(Surv(time , event) ~ tt(var2) + strata(group)+ var1 ,data= df) %>% 
+   finalfit::fit2df(condense = FALSE) %>% 
+   knitr::kable(digits = c(0, 2, 3, 4, 5))


|explanatory |   HR|   L95|    U95|       p|
|:-----------|----:|-----:|------:|-------:|
|tt(var2)    | 1.00| 0.995| 1.0010| 0.21097|
|var1        | 1.01| 0.983| 1.0294| 0.61612|
> 

Finalfit에서 2 개의 라벨링 변수를 편집하는 것은 쉽습니다. tt()현재 문제는 지원되지 않습니다.

df %>% 
  mutate(
    var1 = ff_label(var1, "Pretty var1"),
    var2 = ff_label(var2, "Also very pretty var2"),
    group = factor(group) %>% 
      ff_label("Group (strata)")
    ) %>% 
  finalfit("Surv(time, event)", c("var1", "var2", "strata(group)"), column = TRUE)

 Dependent: Surv(time, event)                     all          HR (univariable)        HR (multivariable)
                  Pretty var1 Mean (SD)     0.9 (3.1) 1.01 (0.98-1.03, p=0.636) 1.01 (0.98-1.03, p=0.646)
        Also very pretty var2 Mean (SD) 504.5 (288.3) 1.00 (1.00-1.00, p=0.479) 1.00 (1.00-1.00, p=0.484)
               Group (strata)         0    714 (51.2)                         -                         -
                                      1    680 (48.8)                         -                         -

말씀하신대로 간단한 표를 손으로 편집 할 수 있습니다.

coxph(Surv(time , event) ~ tt(var2) + strata(group)+ var1 ,data= df) %>% 
  finalfit::fit2df(condense = FALSE) %>%
  mutate(
    explanatory = c("Pretty var2 (time dependent)", "Also pretty var1")
  ) %>% 
  knitr::kable(digits = c(3,3,3,3,3))

|explanatory                  |    HR|   L95|   U95|     p|
|:----------------------------|-----:|-----:|-----:|-----:|
|Pretty var2 (time dependent) | 0.998| 0.995| 1.001| 0.211|
|Also pretty var1             | 1.006| 0.983| 1.029| 0.616|

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