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larmarange / analyse-R

Introduction à l'analyse d'enquêtes avec R et RStudio
https://larmarange.github.io/analyse-R/
56 stars 42 forks source link

analyse-R/analyse-de-survie #130

Closed utterances-bot closed 3 years ago

utterances-bot commented 3 years ago

Analyse de survie

http://larmarange.github.io/analyse-R/analyse-de-survie.html

loicjochault commented 3 years ago

Bonjour et merci pour ce tutoriel Sauriez-vous comment faire pour calculer le 1er et 3e quartile pour la survie avec la fonction survfit, seule la médiane apparait ? D'avance marcie pour votre retour

larmarange commented 3 years ago

Vous pouvez appliquer la fonction quantile() au résultat renvoyé par survfit()

Voir https://www.rdocumentation.org/packages/survival/versions/3.2-11/topics/quantile.survfit

loicjochault commented 3 years ago

C'est parfait, je vous remercie encore beaucoup pour vos réponses et votre site !

stephjuzon commented 3 years ago

Bonjour ! Merci beaucoup pour vos webin-R ! Comment faire pour changer la couleur des courbes de KM ? Merci par avance +++++

larmarange commented 3 years ago

Avec l'argument color de ggsurvplot().

color to be used for the survival curves.

  • If the number of strata/group (n.strata) = 1, the expected value is the color name. For example color = "blue".
  • If n.strata > 1, the expected value is the grouping variable name. By default, survival curves are colored by strata using the argument color = "strata", but you can also color survival curves by any other grouping variables used to fit the survival curves. In this case, it's possible to specify a custom color palette by using the argument palette.

Voir https://rdrr.io/cran/survminer/man/ggsurvplot.html

larmarange commented 3 years ago

L'argument palette permet d'indiquer une palette de couleurs s'il y a plusieurs courbes.

the color palette to be used. Allowed values include "hue" for the default hue color scale; "grey" for grey color palettes; brewer palettes e.g. "RdBu", "Blues", ...; or custom color palette e.g. c("blue", "red"); and scientific journal palettes from ggsci R package, e.g.: "npg", "aaas", "lancet", "jco", "ucscgb", "uchicago", "simpsons" and "rickandmorty". See details section for more information. Can be also a numeric vector of length(groups); in this case a basic color palette is created using the function palette.

AL-Epimad commented 3 years ago

Bonjour, Un grand merci pour vos pages et vos tutos ! Petite question : dans un modèle de Cox, j'ai une variable pour laquelle l'effectif est nul dans l'un des groupes. Cela a du sens (aucun évènement dans le suivi pour ce groupe, plusieurs évènements dans l'autre groupe) mais R ne sait pas me calculer un p et un IC95% correct, tout du moins avec la fonction coxph. Comment puis-je faire ?

larmarange commented 3 years ago

L'effectif est nul en termes d'événement ou bien est-il également nul en termes de personnes observées ? En l'absence de dénominateur il est de facto impossible de conclure à quoi que ce soit.

Si l'effectif est nul seulement au numérateur, vous pouvez en analyse descriptive interpréter le résultat. Cependant, un modèle de Cox n'est pas envisageable car vous ne pouvez faire l'hypothèse des risques proportionnels entre ces deux groupes.

AL-Epimad commented 3 years ago

Effectif nul en terme d'évènements, j'ai bien un dénominateur. Je m'arrête donc au descriptif pour cette variable, en m'appuyant sur le Likelihood ratio test. Merci pour la réponse et la rapidité !

[ https://zimbra.univ-lille.fr/mail |   ]

De: "Joseph" @.> À: "larmarange/analyse-R" @.> Cc: "Ariane Leroyer" @.>, "Comment" @.> Envoyé: Vendredi 22 Octobre 2021 11:16:43 Objet: Re: [larmarange/analyse-R] analyse-R/analyse-de-survie (#130)

L'effectif est nul en termes d'événement ou bien est-il également nul en termes de personnes observées ? En l'absence de dénominateur il est de facto impossible de conclure à quoi que ce soit.

Si l'effectif est nul seulement au numérateur, vous pouvez en analyse descriptive interpréter le résultat. Cependant, un modèle de Cox n'est pas envisageable car vous ne pouvez faire l'hypothèse des risques proportionnels entre ces deux groupes.

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