Kaplan-Meier生存曲線をキレイに描く（ggplot系survminerパッケージ）[R]

ggsurvplot( )を使ってKaplan-Meier生存曲線を描く
信頼区間をつける
色パレットを変更する
線の種類を変更する
打ち切りマークを変更する
中央値を示す補助線をつける
Risk tableをつける
軸について色々
凡例を変更する
日本語の文字化けを直す
おわりに
参考資料

※ 他の関数を使って生存曲線を描く記事も書きました（2022-07-17 追加）

necostat.hatenablog.jp

基本の作図関数plot( )ではなくsurviminerパッケージを使って生存曲線を描く方法のまとめ。
まずは必要なパッケージを準備する。

library(survival)
library(survminer)
library(tidyverse)

ここではsurvivalパッケージ内のpbcデータセットを使う。
もともとイベント発生状況を示す変数statusでは

0 = censored
1 = transplant
2 = dead

となっているが、ここではtrandplantとdeadを合わせた複合アウトカム変数eventを作成して使用する（イベント発生の有無を示す変数は文字列ではダメ）。

> data(pbc)
> d <- pbc %>% mutate(event = if_else(status==0,0,1))
> str(d)
'data.frame':  418 obs. of  21 variables:
 $ id      : int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
 $ time    : int  400 4500 1012 1925 1504 2503 1832 2466 2400 51 ...
 $ status  : int  2 0 2 2 1 2 0 2 2 2 ...
 $ trt     : int  1 1 1 1 2 2 2 2 1 2 ...
 $ age     : num  58.8 56.4 70.1 54.7 38.1 ...
 $ sex     : Factor w/ 2 levels "m","f": 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 ...
~~~
 $ event   : num  1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 ...

ggsurvplot( )を使ってKaplan-Meier生存曲線を描く

まずはsurvivalパッケージのsurvfit( )を使って生存時間データに当てはめるモデルを指定する。

fit <- survfit(Surv(time,event)~trt, data = d)

これをggsurvplot( )に渡すだけでよい。

ggsurvplot(fit)

デフォルトでは上記のような生存曲線（survival curve, $S(x,t)$ ）が描かれるが、funを指定することで以下の関数を描くことができる。

fun="event"：累積発生関数（cumulative incidence function, $C(x,t)$ ）
fun="cumhaz"：累積ハザード関数（cumulative hazard function, $H(x,t)$ ）

ちなみにS(x,t), C(x,t), H(x,t)およびハザード関数 $h(x,t)$ には以下のような関係がある。

\begin{align} S(x,t) &= 1 - C(x,t) \\\ S(x,t) &= \exp \left[ -\int_0^t h(x,u) du \right] \\\ &= \exp \left[ - H(x,t) \right] \end{align}

※ よく出てくるのでまとめ直しました（2022/7/17 追加）

necostat.hatenablog.jp

全体の生存曲線を重ねたい場合はadd.all=TRUEを指定する。

ggsurvplot(fit, add.all=TRUE)

信頼区間をつける

conf.int=TRUEを指定すればよい。

信頼区間については他にも以下の引数を指定可能：

conf.int.style："step"とすると境界線のみ、"ribbon"とすると帯を使って描く。デフォルトは後者。
conf.int.alpha：透過性を0（完全透過）〜1（完全不透過）で指定。

ggsurvplot(fit,conf.int=TRUE)

色パレットを変更する

Rでは様々なパレット（色の組み合わせ）が用意されている。
以下のサイトが詳しい。

www.datanovia.com

特にggsciパッケージでは科学雑誌別の色パレットを提供しているので便利。
例えばLancetを指定すると、

library(ggsci)
ggsurvplot(fit, palette="lancet")

ちなみに、それぞれの群について色を指定する場合も引数paletteで指定する（結果割愛）。

ggsurvplot(fit, palette=c("magenta", "green"))

線の種類を変更する

引数linetypeで指定する。

solid または 1：実線
dashed または 2：破線
dotted または 3：点線
dotdash または 4：一点鎖線
longdash または 5：長い破線
twodash または 6：長短交互の破線
blank または 0：何も描かない

各線がどのように見えるかは以下のサイトを参照。

www.sthda.com

ggsurvplot(fit, linetype=c("solid","dotted"))

打ち切りマークを変更する

デフォルトでは打ち切りマークがつく。
付けたくないときはcensor=FALSEと指定する。他には以下の引数が指定できる。

censor.shape：打ち切りマークの種類を指定。デフォルトは"+"
censor.size：マーカーの大きさを指定。デフォルトは4.5

中央値を示す補助線をつける

引数surv.median.lineで中央生存期間に関する補助線を引く。

"h"：生存確率=0.5の水平な線のみ
"v"：各群の中央生存期間を示す垂直線のみ
"hv"：上記の両方

ggsurvplot(fit, surv.median.line=c("hv"))

Risk tableをつける

引数risk.table=TRUEと指定すると、at risk人数（number at risk）の表を生存曲線の下につけることができる。
引数risk.tableには他にも次のような値を指定できる。

"percentage"：at risk人数の代わりにat risk症例の割合を示す
"abs_pct"：at risk人数の後に、パーセンテージを付記
"nrisk_cumcensor"：at risk人数の後に、累積打ち切り人数を付記
"nrisk_cumevents"：at risk人数の後に、累積イベント発生人数を付記

ggsurvplot(fit, risk.table="abs_pct")

Risk tableを付ける場合、以下の引数で書式変更可能。

tables.height：表の高さ。0-1の範囲で指定。
risk.table.title：表のタイトル
risk.table.pos：表の場所。デフォルトは"out"で、"in"とすると生存曲線のグラフ領域内に表が追加される。

軸について色々

軸の目盛り間隔を変更する

軸の目盛りの間隔は、引数break.x.byおよびbreak.y.byで変更できる。
x軸についてはbreak.time.byとしてもOK。

例えば、x軸は250刻み、y軸は0.1刻みで区切りたいときは、

ggsurvplot(fit, break.x.by=500, break.y.by=0.1)

軸の単位を変更する

引数xscaleを指定することで、時間の単位を変更できる。
例えば、元々が日単位のものを、年単位に変更したいときはscale="d_y"と指定する。
月単位にしたいときはmを使う。

生存割合の表示はデフォルトでは0-1で表記されているが、パーセント表示にしたいときはsurv.scale="percent"と指定すればよい。

軸の範囲を指定する

xlim, ylimで指定する。

凡例を変更する

凡例については以下の引数を指定できる。

legend：表示場所。"right", "left", "top", "bottom", "none"の他、全体に対する割合を使ってc(0.8, 0.8)のように指定もできる（例えば右上にしたいとき、"topright"は使えないので後者を使う必要がある）。
legend.title：凡例のタイトル
legend.labs：凡例のラベル

凡例と合わせて、グラフタイトルや軸ラベルも変更してみる。

ggsurvplot(fit,
           title= "メインタイトル",
           xlab="時間",
           ylab="生存割合",
           legend=c(0.8,0.8), #"top"/"bottom"/"left"/"right"/"none"またはc(x,y)でx,y=0-1を指定
           legend.title="凡例",
           legend.labs=c("治療1","治療2"))