在 R 中获取生存估计

我试图获得不同人在特定时间的生存估计。

我的代码如下：

s = Surv(outcome.[,1], outcome.[,2])        
survplot= (survfit(s ~ person.list[,1]))  
plot(survplot, mark.time=FALSE)            

summary(survplot[1], times=4)[1]           

这段代码创建了生存对象，为每 11 个人创建了一条生存曲线，绘制了每条曲线，并且通过汇总函数，我可以获得第 1 个人的生存估计：time = 4.

我正在尝试创建每个人在指定时间的生存估计列表（time = 4).

任何帮助，将不胜感激。

谢谢， 马特

如果您所说的都是真的，那么这是使用索引作为参数生成列表的典型方法：

 t4list <- lapply(1:11, function(x) summary(survplot[x], times=4)[1] )
 t4list

如果您确实想要一个基于当时的生存估计向量，那么sapply在结果是“多维”的情况下，将尝试将结果简单化为原子形式，例如数值向量或矩阵。我本以为你可以通过以下方式获得有用的结果：

summary(survplot, times=4)[1]

这应该已经成功地为您提供了预测生存时间的向量（假设存在这样的时间）。如果您过于贪婪并将“时间”值推到超过估计值的位置，那么您将抛出错误。具有讽刺意味的是，如果至少有一次协变量的所有级别都有估计值，则不会抛出该错误。使用帮助页面中的示例作为起点：

fit <- survfit(Surv(time, status) ~ x, data = aml) 
summary(fit, times=c(10, 20, 60) )[1]
#$surv
#[1] 0.9090909 0.7159091 0.1840909 0.6666667 0.5833333
# not very informative about which times and covariates were estimated 
# and which are missing

# this is more informative
as.data.frame( summary(fit, times=c(10, 20, 60) )[c("surv", "time", "strata")])
       surv time          strata
1 0.9090909   10    x=Maintained
2 0.7159091   20    x=Maintained
3 0.1840909   60    x=Maintained
4 0.6666667   10 x=Nonmaintained
5 0.5833333   20 x=Nonmaintained

而如果您只使用 60，您会收到一条错误消息：

> summary(fit, times=c( 60) )[1]
Error in factor(rep(1:nstrat, scount), labels = names(fit$strata)) : 
  invalid labels; length 2 should be 1 or 1