応答パーセントと時間で逆Kaplan Meier曲線を作成する

Question

私は、患者が薬物療法に応答するのに要する時間の逆KMプロットを作成しようとしています。

Time response 
3 57 
4 35 
4 85 
4 90 
5 55 
6 65 
6 89 
6 72 
9 97 
9 89 
9 98 
10 99 
10 92 
13 99 
14 50 
15 97 
18 60 
21 70 
25 76 
28 77 
40 82 
48 86 

時間は日数で、応答はパーセンテージです。最初は生存分析を使ってこれを試すことができると考えましたが、ハザードプロットがうまくいくと考えました。私はこれについてどうやって行くのか分からない。

ここには公開された記事へのリンクがあり、3番目の図にこれが示されています。私はまだKMplotsの専門家ではありませんが、どんな助けと批判も高く評価されます！解決するためにあなたの質問のために

https://www.researchgate.net/publication/7789803_Bortezomib_therapy_alone_and_in_combination_with_dexamethasone_for_previously_untreated_symptomatic_multiple_myeloma

Answer 1

私が最初に私が慣れて生存データにデータを再編成しました。イベント/検閲ごとに1行です。その後、私は生存モデルに適合し、KMをプロットします。

dt <- as.data.frame(matrix(c(3,57 
,4,35 
,4,85 
,4,90 
,5,55 
,6,65 
,6,89 
,6,72 
,9,97 
,9,89 
,9,98 
,10,99 
,10,92 
,13,99 
,14,50 
,15,97 
,18,60 
,21,70 
,25,76 
,28,77 
,40,82 
,48,86),ncol=2,byrow = TRUE)) 

colnames(dt) <- c("time","response") 

#translate percentage of responders at each time to number of responders if we start with a population of 10000 
dt$individuals <- round(10000*sapply((1:nrow(dt)),function(x){prod(dt[1:x,"response"]/100)})) 

s <- data.frame(time = with(dt,rep(time, individuals)) 
       ,event = 1) 

library(survival) 

sobj <- Surv(s$time, s$event) 
fit <- survfit(sobj ~ 1) 
plot(fit, fun="event")