使用survminer在R中绘制危险函数？

我们可以使用

survminer

来绘制生存函数或累积危险函数，但我看不到使用它来绘制危险函数的方法

比如说,

library(survival)
library(tidyverse)
library(survminer)

data(lung)

# Run Kaplan-Meier on the data
mod.lung <- survfit(Surv(time, status) ~ 1, data = lung)

# Kaplan-Meier Survival Curve
ggsurvplot(mod.lung)

# Cumulative Hazard
ggsurvplot(mod.lung, fun = function(y) -log(y))

然而，我主要希望找到一种使用

survminer

包的方法，部分是为了保持一致性

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感谢rms软件包中的，您可以使用带有“what”参数指定为“hazard”的survplot函数来绘制危险函数

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晚了几年，但这是为其他人准备的

survplot

只能用于绘制由

psm

功能创建的估计值的危险。

rms

库的

psm

功能适用于参数生存模型的加速失效时间系列（默认为威布尔分布）。survreg软件包的文档中有其他可用的分发版本：

其中包括“威布尔”、“指数”、“高斯”、“逻辑”、“对数正态”和“对数逻辑”。否则，假定它是符合survreg.distributions中所述格式的用户定义列表

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我在

survminer

中没有看到任何解决此问题的内容。您是否考虑过使用具有危险评估绘图功能的软件包？首先查看

？？“hazard”

的输出。目前没有绘制hazard函数的软件包（我查看过）。不过，您的代码似乎正常工作。

survival.table1 <- broom::tidy(mod.lung) %>% filter(n.event > 0)
survival.table1 <- survival.table1 %>% mutate(hazard = n.event / (n.risk * (lead(time) - time)))
ggplot() +
  geom_step(data = survival.table1, aes(x = time, y = hazard)) +
  labs(x = "Time", y = "Hazard")

library(rms)
mod.lung <- psm(Surv(time, status) ~ 1, data = lung)
survplot(mod.lung, what="hazard")

library(muhaz)
mod.lung <- muhaz(lung$time, lung$status - 1) # status must be 1 for failure and 0 for censored
plot(mod.lung)

library(bshazard)
mod.lung <- bshazard(Surv(time, status) ~ 1, data = lung)
plot(mod.lung)