R: Survminer双图

Question

我参与了一个项目，在这个项目中，我们正在为一个发病率很低的事件绘制生存曲线，而Kaplan曲线(用survminer绘制)是相当平坦的。我不想简单地放大Y轴，因为我认为发病率可能会被读者误解。一种既显示“真实”比率又放大最终微小差异的方法之一是像NEJM那样：

f1.jpeg。

但是，我还没有找到在survminer中直接这样做的方法。为了可重现性起见，我想避免涉及任何Adobe软件。

有没有人知道如何获得一个小的，放大的版本，包括在原来的图表之上？我想用survminer来完成这个任务，但是对于任何其他好的基于ggplot包的提示都是非常感谢的。

小例子：

library(survival)
library(survminer)

df <- genfan
df$treat<-sample(c(0,1),nrow(df),replace=TRUE)
fit <- survfit(Surv(hours, status) ~ treat, data = df)

p <- ggsurvplot(fit, data = df, risk.table = TRUE, fun = 'event', ylim = c(0, 1))
p # Normal flat, singular graph

Answer 1

有几种方法可以做到这一点，但有一个建议是，将您拥有的两个地块安排在grid.arrange中。首先制作这两个情节。然后，为第一个图分别提取风险表和图(不能在grid.arrange中放置ggsurvplot对象)。在地块中嵌套第二个地块，第一个用annotation_custom。最后，使用layout_matrix指定绘图的维度，并将其与grid.arrange放在一起。

library(survival)
library(survminer)
library(grid)
library(gridExtra)

df <- genfan
df$treat<-sample(c(0,1),nrow(df),replace=TRUE)
fit <- survfit(Surv(hours, status) ~ treat, data = df)

p <- ggsurvplot(fit, data = df, risk.table = TRUE, fun = 'event', ylim = c(0, 1))
#zoomed plot and remove risk table
g <- ggsurvplot(fit, data = df, risk.table = FALSE, fun = 'event', ylim = c(0, .5))

risktab <- p$table

justplot <- p$plot

p2 <- justplot + 
      annotation_custom(grob = ggplotGrob(g$plot+
                            theme(legend.position = "none")),
                             xmin = 60,xmax=Inf,ymin = .5,ymax = Inf)

lay <- rbind(c(1,1),
             c(1,1),
             c(2,2))

gridExtra::grid.arrange(p2, risktab,
                        #use layout matrix to set sizes
                        layout_matrix=lay
)

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