听说你的KM

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0.背景知识

KM-plot是生存分析最常用的图表，没有之一。它接受的分组依据必须是离散型的数据，就是固定分成有限的几类，不能是数值这样的连续型数据。

而年龄、基因表达量都是连续型数据，他们要做KM-plot时，就必须要先离散化。按照某个具体数值作为分界线，大于该值的是一个组， 小于该值的是另一个组。

常见的离散化方案分界线的选择方法有三种：

1.按照经验值，例如年龄按照60分为年长组和年轻组。

2.按照中位数

.按照最佳截断值

最佳截断值是约登指数（敏感度+特异度-1）最大的点，说人话就是让KM-plot上的p值最小的值。例如我编的数据年龄范围是45-100，那么就是说在这个范围内去计算一系列的截断值和它对应的p值，出让p值最小的那个截断值。我经常说这是一种耍流氓行为！你可以不用但是不能不会啊。

1.编造一个示例数据

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if(!require(survival))install.packages('survival',update = F,ask = F)
if(!require(tinyarray))install.packages('tinyarray',update = F,ask = F)
if(!require(survminer))install.packages('survminer',update = F,ask = F)
library(tinyarray)
library(survival)
library(survminer)
head(meta1) #tinyarray包里的示例数据

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set.seed(1)
meta = mutate(meta1,age = sample(45:100,nrow(meta1),replace = T)) #伪造一列，年龄，做例子
head(meta)

2.用中位数来作为分界线

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m = median(meta$age,na.rm = T);m #中位数

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## [1] 7

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group = ifelse(meta$age>m,"older","younger")
table(group)

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## group
##   older younger 
##      88      89

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sfit=survfit(Surv(time, event)~group, data=meta)
ggsurvplot(sfit,pval =TRUE, data = meta,  = TRUE)

.用最佳截断值来作为分界线

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cut = surv_cutpoint(meta, time = "time", event = "event",variables = "age")
m = cut[["cutpoint"]][1, 1];m

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## [1] 92

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group = ifelse(meta$age>m,"older","younger")
table(group)

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## group
##   older younger 
##      1     146

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sfit=survfit(Surv(time, event)~group, data=meta)
ggsurvplot(sfit,pval =TRUE, data = meta,  = TRUE)

哈哈！我举得例子真好，按照中位数不显著，按照最佳截断值就显著。有些东西就是，你感觉不应该这样干但是架不住它太有诱惑力了。

生存分析的图有一个简化的画法，在我的包里,就图一个简单美丽。

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group = factor(group,levels = c("younger","older"))
draw_KM(meta,group_list = group)

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自。原始发表：2024-07-19，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除table数据图表metaplot