trama di sopravvivenza nuotatore

Question

C'è un modo semplice per generare una trama di nuotatore in R? Stessi dati di una curva KM ma con ogni sopravvivenza individuale rappresentata come una linea. Esempio:

Ho cercato StackOverflow, la mailing list R-aiuto, e consultato il dottor Google senza una risposta ovvia, anche se la mia tecnica di ricerca potrebbe non essere ottimale. Grazie!

**** ADDENDED **** Ci scusiamo per non aver fatto correttamente una domanda - questa è la mia prima volta! Suonare in giro, sono stato in grado di effettuare le seguenti operazioni:

  OS DeathYN TreatmentGroup 
4 444 days  1    0 
5 553 days  1    0 
8 812 days  0    0 
1 844 days  0    0 
10 1071 days  0    0 
9 1147 days  0    0 
6 1349 days  0    0 
3 1375 days  0    0 
2 1384 days  0    1 
7 1687 days  0    0 

orderedData$GroupColor[orderedData$TreatmentGroup==0] <- "yellow" 
orderedData$GroupColor[orderedData$TreatmentGroup==1] <- "red" 
orderedData$YCoord <- barplot(as.numeric(orderedData$OS), horiz=TRUE, col=orderedData$GroupColor, xlim=c(0,max(orderedData$OS) + 50), xlab="Overall Survival") 
points(x=20+as.numeric(orderedData$OS), y=orderedData$YCoord,pch=62, col="green") 
legend(1000,2, c("Control", "Treatment", "still living"), col=c("yellow","red", "green"), lty=1, lwd=c(10,10,0),pch=62) 

Questo mi fa abbastanza vicino per ora, ma l'estetica non sono perfetti. Se c'è un pacchetto o una soluzione migliore qualcuno può suggerire che mi piacerebbe vederlo!

Answer 1

Hai chiesto un modo "facile" per generare un grafico del nuotatore. Questo è probabilmente un po 'più complicato di quanto speri, ma è abbastanza vicino a quello che hai postato. Se hai bisogno di creare molti diagrammi di nuotatori, puoi modificarlo in qualcosa che funziona per te e trasformarlo in una funzione.

Innanzitutto creare alcuni dati falsi:

library(ggplot2) 
library(reshape2) 
library(dplyr) 
library(grid) 

set.seed(33) 
dat = data.frame(Subject = 1:10, 
       Months = sample(4:20, 10, replace=TRUE), 
       Treated=sample(0:1, 10, replace=TRUE), 
       Stage = sample(1:4, 10, replace=TRUE), 
       Continued=sample(0:1, 10, replace=TRUE)) 

dat = dat %>% 
    group_by(Subject) %>% 
    mutate(Complete=sample(c(4:(max(Months)-1),NA), 1, 
         prob=c(rep(1, length(4:(max(Months)-1))),5), replace=TRUE), 
     Partial=sample(c(4:(max(Months)-1),NA), 1, 
         prob=c(rep(1, length(4:(max(Months)-1))),5), replace=TRUE), 
     Durable=sample(c(-0.5,NA), 1, replace=TRUE)) 

# Order Subjects by Months 
dat$Subject = factor(dat$Subject, levels=dat$Subject[order(dat$Months)]) 

# Melt part of data frame for adding points to bars 
dat.m = melt(dat %>% select(Subject, Months, Complete, Partial, Durable), 
      id.var=c("Subject","Months")) 

Ora, per la trama:

ggplot(dat, aes(Subject, Months)) + 
    geom_bar(stat="identity", aes(fill=factor(Stage)), width=0.7) + 
    geom_point(data=dat.m, 
      aes(Subject, value, colour=variable, shape=variable), size=4) + 
    geom_segment(data=dat %>% filter(Continued==1), 
      aes(x=Subject, xend=Subject, y=Months + 0.1, yend=Months + 1), 
      pch=15, size=0.8, arrow=arrow(type="closed", length=unit(0.1,"in"))) + 
    coord_flip() + 
    scale_fill_manual(values=hcl(seq(15,375,length.out=5)[1:4],100,70)) + 
    scale_colour_manual(values=c(hcl(seq(15,375,length.out=3)[1:2],100,40),"black")) + 
    scale_y_continuous(limits=c(-1,20), breaks=0:20) + 
    labs(fill="Disease Stage", colour="", shape="", 
     x="Subject Recevied Study Drug") + 
    theme_bw() + 
    theme(panel.grid.minor=element_blank(), 
     panel.grid.major=element_blank(), 
     axis.text.y=element_blank(), 
     axis.ticks.y=element_blank())