這次給大家介紹CatPredi包悴侵，這個(gè)包不僅能計(jì)算結(jié)局為time to event 瞧剖，而且還能對(duì)于結(jié)局變量為分類(lèi)變量時(shí)確定連續(xù)自變量的截?cái)嘀担⑶抑С纸財(cái)嘀捣秶皞€(gè)數(shù)選擇可免，最重要的是他可以在擬合模型的前提下確定截?cái)嘀底ビ冢梢哉f(shuō)在選擇截?cái)嘀颠@一數(shù)據(jù)處理上功能十分強(qiáng)大，不過(guò)這個(gè)包不能直接繪圖浇借，后續(xù)需借助其包的函數(shù)可視化捉撮。
優(yōu)點(diǎn)：可以確定截?cái)嘀档膫€(gè)數(shù)及取值范圍；可以在擬合COX模型前提下尋找截?cái)嘀蹈竟福雌浣財(cái)嘀颠m用于多元回歸巾遭；可以自由選擇確定截?cái)嘀档姆椒ā?/h3>
缺點(diǎn)：結(jié)果無(wú)法直接可視化肉康；一次只能計(jì)算一個(gè)自變量的截?cái)嘀怠?/h3>
推薦指數(shù)：★★★★★ (五星)（后期結(jié)合gg系列完美解決）
library(survival)
library(survminer)
library(tidyverse)
library(CatPredi)
data(myeloma)
str(myeloma)
![]()
數(shù)據(jù)集結(jié)構(gòu)
推薦指數(shù)：★★★★★ (五星)（后期結(jié)合gg系列完美解決）
library(survival)
library(survminer)
library(tidyverse)
library(CatPredi)
data(myeloma)
str(myeloma)
數(shù)據(jù)集結(jié)構(gòu)
以下是主函數(shù)，所有形式參數(shù)均沒(méi)有省略
res <- catpredi.survival (formula= Surv(time,event)~1,#截?cái)嘀邓诘姆匠蹋?代表進(jìn)行單因素分析
cat.var="TP53", #截?cái)嘀颠x擇列
cat.points = 2,#構(gòu)建幾個(gè)最佳截?cái)嘀底粕幔@里選擇2個(gè)
data =myeloma , #數(shù)據(jù)集
method = "addfor",#選擇構(gòu)建最佳截?cái)嘀捣椒? conc.index = "cindex", #最佳截?cái)嘀荡_定的方法吼和，還有一個(gè)cpe法
range = NULL,#截?cái)嘀颠x擇范圍，這是設(shè)定默認(rèn)全部范圍
correct.index = T) #顯示矯正C指數(shù)
summary(res)
summary的結(jié)果骑素，可以看到最佳截?cái)嘀?/div>
plot(res)#繪制最佳截?cái)嘀颠x擇情況
最佳截?cái)嘀颠x擇情況及依據(jù)
后續(xù)進(jìn)行圖表繪制
df <- res[["data"]]#提取新數(shù)據(jù)集炫乓，最后一列為新加分組列
df$tp53cat <- df[,ncol(df)]#重命名列名稱(chēng)
df$tp53cat <- factor(df$tp53cat,labels = c("low","middle","high"))#根據(jù)數(shù)值高低分組
以下用新的列表畫(huà)圖展示
fit <- survfit(Surv(time, event) ~tp53cat, data = df)#擬合方程
ggsurvplot(fit,
data = df,
risk.table = TRUE,
pval = T)
生存曲線圖
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