Survminer -在图中包含变量子集

Question

假设我想用肺数据模型来绘制存活曲线，这个模型控制性别和年龄变量的中间分裂(我也可以线性控制年龄，这会使我的问题更糟)。

我想在这个模型中画一个图，只显示性别因素之间的分层关系。如果我做的似乎是标准，然而，我得到4，而不是两条生存曲线。

library(survival)
library(survminor)
reg_lung <- lung %>% mutate(age_cat = ifelse(age > 63, "old", "young"))
lung_fit <- survfit(Surv(time, status) ~ age_cat + sex, data = reg_lung)
ggsurvplot(lung_fit, data = reg_lung)

结果生存图

也就是说，我想对性别在保持年龄的影响时所做的改变(无论是老年/年轻还是线性因素)。

Answer 1

您可以将您的模型与coxph相匹配，并将性别定义为阶层：

lung_fit <- coxph(Surv(time, status) ~ age_cat + strata(sex), data = reg_lung)
ggsurvplot(survfit(lung_fit), data = reg_lung)

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