将Kaplan图y轴改为失败概率，而不是使用survminer (ggsurv图)来代替生存概率？

Question

我正在创建一个Kaplan图，它显示了精神病家族史与精神疾病发病之间的关系。这是我使用的代码：

km_fhr <- ggsurvplot(fit = survfit(Surv(fu_time, smidg) ~ fhr, data = df),
                     legend.labs = c("Control", "Family high-risk"),
                     legend.title = "",
                     censor.shape = 124,
                     censor.size = 2.5,
                     palette = c("#00ABE7", "#FFA69E")) +
  labs(x = "Follow-up time (years)", y = "Probability of no SMI diagnosis")

曲线如下所示：

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在我看来，更直观的方法是在y轴上绘制疾病风险(失败率)，而不是没有生病的概率(存活率)。我想有一个简单的方法可以做到这一点，但我一直未能找到一个描述在冲浪者的文件。

提前谢谢你！

Answer 1

对累积事件使用参数fun = event。可复制的例子：

library(survminer)

ggsurvplot(
    survfit(
        Surv(time, status) ~ sex + rx + adhere,
        data = colon
    ),
    fun = "event"
)

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来自ggsurvplot的帮助

乐趣:定义生存曲线转换的任意函数。常用的转换可以用一个字符参数来指定：“事件”情节的累积事件(f(y) = 1-y)，累积风险函数(f(y) = -log(y))，以及生存概率的"pct“(百分比)。