阿越1229

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2022/09/08阅读:18主题:自定义主题1

临床预测模型之生存资料的ROC曲线绘制

本文首发于公众号:医学和生信笔记

医学和生信笔记,专注R语言在临床医学中的使用,R语言数据分析和可视化。主要分享R语言做医学统计学、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。

生存资料的ROC曲线考虑了时间因素,在画ROC时,需要指定是哪个时间点的ROC。

生存资料的ROC曲线绘制,最常见的那肯定是timeROCsurvivalROC了,这两个包非常像,我比较喜欢用timeROC

加载R包和数据

rm(list = ls())
library(timeROC)
library(survival)

load(file = "../000files/timeROC.RData")

多个时间点ROC

首先看一下数据结构,对于多个时间点的ROC,需要3列数据:time, event, marker(比如你计算得到的risk score)

# 看一下画图所需的数据长什么样子,event这一列,0代表living,1代表dead,futime这一列单位是年,也可以改成其他的

str(df)
## 'data.frame': 297 obs. of  3 variables:
##  $ event    : num  0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 ...
##  $ riskScore: num  -0.249 -0.511 -0.211 -0.427 0.279 ...
##  $ futime   : num  3.03 1.16 1.82 1.52 1.34 ...

数据结构上面这样,下面就是画图。

# 构建timeroc

ROC <- timeROC(T=df$futime,   
               delta=df$event,   
               marker=df$riskScore,   
               cause=1,                #阳性结局指标数值
               weighting="marginal",   #计算方法,默认为marginal
               times=c(123),       #时间点,选取1年,3年和5年的生存率
               iid=TRUE)

ROC   #查看模型变量信息
## Time-dependent-Roc curve estimated using IPCW  (n=297, without competing risks). 
##     Cases Survivors Censored AUC (%)   se
## t=1    57       203       37   71.02 3.68
## t=2    66       106      125   69.23 3.94
## t=3    68        74      155   65.53 4.85
## 
## Method used for estimating IPCW:marginal 
## 
## Total computation time : 0.07  secs.

画图很简单:

plot(ROC, 
     time=1, col="red", lwd=2, title = "")   #time是时间点,col是线条颜色
plot(ROC,
     time=2, col="blue", add=TRUE, lwd=2)    #add指是否添加在上一张图中
plot(ROC,
     time=3, col="orange", add=TRUE, lwd=2)

#添加标签信息
legend("bottomright",
       c(paste0("AUC at 1 year: ",round(ROC[["AUC"]][1],2)), 
         paste0("AUC at 2 year: ",round(ROC[["AUC"]][2],2)), 
         paste0("AUC at 3 year: ",round(ROC[["AUC"]][3],2))),
       col=c("red""blue""orange"),
       lty=1, lwd=2,bty = "n"

多指标ROC

首先也是看一下所需要的数据结构,其中futime和event是必须的,另外的几列是你想要用来画ROC曲线图的指标,可以自己添加,在这里我使用了riskScore, gender, TNM分期。 在gender这一列,1是female,2是male,t,n,m这3列,数字代表不同的分期

str(df2)
## 'data.frame': 297 obs. of  8 variables:
##  $ event    : num  0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 ...
##  $ age      : int  59 63 65 73 59 66 56 42 61 48 ...
##  $ riskScore: num  -0.249 -0.511 -0.211 -0.427 0.279 ...
##  $ futime   : num  3.03 1.16 1.82 1.52 1.34 ...
##  $ gender   : num  2 2 2 1 2 2 1 2 2 2 ...
##  $ t        : num  4 4 4 3 3 3 5 3 NA 4 ...
##  $ n        : num  1 5 1 1 1 1 3 1 NA 1 ...
##  $ m        : num  1 1 1 1 1 3 1 1 3 3 ...

多指标的ROC曲线非常简单,就是构建多个ROC,依次添加即可:

# riskScore的ROC曲线
ROC.risk <- timeROC(T=df2$futime,
                    delta=df2$event,   
                    marker=df2$riskScore,   
                    cause=1,                
                    weighting="marginal",   
                    times=3,   
                    iid=TRUE)


# gender的ROC曲线
ROC.gender <- timeROC(T=df2$futime,   
                      delta=df2$event,   
                      marker=df2$gender,   
                      cause=1,   
                      weighting="marginal",   
                      times=3,   
                      iid=TRUE)


# age的ROC曲线
ROC.age <- timeROC(T=df2$futime,   
                   delta=df2$event,   
                   marker=df2$age,   
                   cause=1,   
                   weighting="marginal",   
                   times=3,   
                   iid=TRUE)


# T分期的ROC曲线
ROC.T <- timeROC(T=df2$futime,
                 delta=df2$event,  
                 marker=df2$t,   
                 cause=1
                 weighting="marginal"
                 times=3
                 iid=TRUE)


# N分期的ROC曲线
ROC.N <- timeROC(T=df2$futime,   
                 delta=df2$event,   
                 marker=df2$n,   
                 cause=1,   
                 weighting="marginal",   
                 times=3,   
                 iid=TRUE)


# M分期的ROC曲线
ROC.M <- timeROC(T=df2$futime,   
                 delta=df2$event,   
                 marker=df2$m,   
                 cause=1,   
                 weighting="marginal",   
                 times=3,   
                 iid=TRUE)

把每个曲线拼在一起即可,添加一个图例:

plot(ROC.risk, time = 3, col="#E41A1C", lwd=2, title = "")
plot(ROC.gender, time = 3, col="#A65628", lwd=2, add = T)
plot(ROC.age, time = 3, col="#4DAF4A", lwd=2, add = T)
plot(ROC.T, time = 3, col="#377EB8", lwd=2, add = T)
plot(ROC.N, time = 3, col="#984EA3", lwd=2, add = T)
plot(ROC.M, time = 3, col="#FFFF33", lwd=2, add = T)
legend("bottomright",
       c(paste0("Risk score: ",round(ROC.risk[["AUC"]][2],2)), 
         paste0("gender: ",round(ROC.gender[["AUC"]][2],2)), 
         paste0("age: ",round(ROC.age[["AUC"]][2],2)),
         paste0("T: ",round(ROC.T[["AUC"]][2],2)),
         paste0("N: ",round(ROC.N[["AUC"]][2],2)),
         paste0("M: ",round(ROC.M[["AUC"]][2],2))
         ),
       col=c("#E41A1C""#A65628""#4DAF4A","#377EB8","#984EA3","#FFFF33"),
       lty=1, lwd=2,bty = "n")  

本文首发于公众号:医学和生信笔记

医学和生信笔记,专注R语言在临床医学中的使用,R语言数据分析和可视化。主要分享R语言做医学统计学、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。

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医学

作者介绍

阿越1229
V1

黄金矿工。