R Language
Overlevingsanalyse

Random Forest Survival Analysis met randomForestSRC

Net zoals het random forest- algoritme kan worden toegepast op regressie- en classificatietaken, kan het ook worden uitgebreid tot survivalanalyse.

In het onderstaande voorbeeld is een overlevingsmodel geschikt en gebruikt voor voorspelling, score en prestatieanalyse met behulp van het pakket randomForestSRC van CRAN .

require(randomForestSRC)

set.seed(130948) #Other seeds give similar comparative results
x1   <- runif(1000)
y    <- rnorm(1000, mean = x1, sd = .3)
data <- data.frame(x1 = x1, y = y)
head(data)

         x1          y
1 0.9604353  1.3549648
2 0.3771234  0.2961592
3 0.7844242  0.6942191
4 0.9860443  1.5348900
5 0.1942237  0.4629535
6 0.7442532 -0.0672639

(modRFSRC <- rfsrc(y ~ x1, data = data, ntree=500, nodesize = 5))

                             Sample size: 1000
                     Number of trees: 500
          Minimum terminal node size: 5
       Average no. of terminal nodes: 208.258
No. of variables tried at each split: 1
              Total no. of variables: 1
                            Analysis: RF-R
                              Family: regr
                      Splitting rule: mse
                % variance explained: 32.08
                          Error rate: 0.11

x1new   <- runif(10000)
ynew    <- rnorm(10000, mean = x1new, sd = .3)
newdata <- data.frame(x1 = x1new, y = ynew)

survival.results <- predict(modRFSRC, newdata = newdata)
survival.results

  Sample size of test (predict) data: 10000
                Number of grow trees: 500
  Average no. of grow terminal nodes: 208.258
         Total no. of grow variables: 1
                            Analysis: RF-R
                              Family: regr
                % variance explained: 34.97
                 Test set error rate: 0.11

Inleiding - basisaanpassing en plotten van parametrische overlevingsmodellen met het overlevingspakket

survival is de meest gebruikte pakket voor overlevingsanalyse R. De ingebouwde lung dataset kunnen we beginnen met overlevingsanalyse door aanbrengen van een regressiemodel met survreg() functie, waardoor een curve met survfit() en voorspelde plotten overlevingscurven door de predict voor dit pakket met nieuwe gegevens aan te roepen.

In het onderstaande voorbeeld plotten we 2 voorspelde curven en variëren we het sex tussen de 2 sets nieuwe gegevens om het effect ervan te visualiseren:

require(survival)
s <- with(lung,Surv(time,status))

sWei  <- survreg(s ~ as.factor(sex)+age+ph.ecog+wt.loss+ph.karno,dist='weibull',data=lung)

fitKM <- survfit(s ~ sex,data=lung)
plot(fitKM)

lines(predict(sWei, newdata = list(sex      = 1, 
                                   age      = 1, 
                                   ph.ecog  = 1, 
                                   ph.karno = 90,
                                   wt.loss  = 2),
                                 type = "quantile",
                                 p    = seq(.01, .99, by = .01)),
                                 seq(.99, .01, by        =-.01),
                                 col = "blue")

lines(predict(sWei, newdata = list(sex      = 2, 
                                   age      = 1, 
                                   ph.ecog  = 1, 
                                   ph.karno = 90,
                                   wt.loss  = 2),
                                 type = "quantile",
                                 p    = seq(.01, .99, by = .01)),
                                 seq(.99, .01, by        =-.01),
                                 col = "red")

Kaplan Meier-schattingen van overlevingscurven en risico-set-tabellen met overlevende

Basis plot

install.packages('survminer')
source("https://bioconductor.org/biocLite.R")
biocLite("RTCGA.clinical") # data for examples
library(RTCGA.clinical)
survivalTCGA(BRCA.clinical, OV.clinical,
             extract.cols = "admin.disease_code") -> BRCAOV.survInfo
library(survival)
fit <- survfit(Surv(times, patient.vital_status) ~ admin.disease_code,
               data = BRCAOV.survInfo)
library(survminer)
ggsurvplot(fit, risk.table = TRUE)

Meer geavanceerd

ggsurvplot(
   fit,                     # survfit object with calculated statistics.
   risk.table = TRUE,       # show risk table.
   pval = TRUE,             # show p-value of log-rank test.
   conf.int = TRUE,         # show confidence intervals for 
                            # point estimaes of survival curves.
   xlim = c(0,2000),        # present narrower X axis, but not affect
                            # survival estimates.
   break.time.by = 500,     # break X axis in time intervals by 500.
   ggtheme = theme_RTCGA(), # customize plot and risk table with a theme.
 risk.table.y.text.col = T, # colour risk table text annotations.
  risk.table.y.text = FALSE # show bars instead of names in text annotations
                            # in legend of risk table
)

Gebaseerd op

http://r-addict.com/2016/05/23/Informative-Survival-Plots.html