[R-es] Gráfico tiempos de supervivencia

Hola, aunque con un poco de retraso, hago una aportación a este hilo:

Si tienes un problema con dos escalas de tiempo sobre las que 
evolucionan las lineas de seguimiento, creo que es mejor que hacer un 
solo gráfico en forma de   diagrama de Lexis, que dos gráficos 
independientes. Muestro ejemplo usando el paquete "Epi":

# Código ----------------------------------------------------

#---- Generar Datos ----
rm(list = ls())
set.seed(20)
XTIEMPO_2 = c(38, 2, 34, 29, 30, 3, 14, 8, 18, 31) # Per fe el gràfic 
amb t=0
set.seed(30)
XTIEMPO_0 = sample(1:40, 10, replace=F)
XTIEMPO_F = XTIEMPO_0 + XTIEMPO_2
set.seed(20)
XDEF = as.factor(sample(c("Mort", "Viu"), 10, replace=T))

DATOS <- data.frame (
   ID         = c (1:10)
   , TIEMPO_0 = XTIEMPO_0
   , TIEMPO_F = XTIEMPO_F
   , TIEMPO_2 = XTIEMPO_2 # Per fe el gràfic amb t=0
   , DEF      = XDEF
)


names(DATOS)[2:5] <- c('marriage.age',
                        'output.age',
                        'duration','output')

DATOS$output <- factor(DATOS$output,levels = c('Casado','Viu','Mort'))
DATOS$entry  <- factor('Casado',levels = c('Casado','Viu','Mort'))

# Crea objeto Lexis:
library(Epi)
lx.Datos <- Lexis( entry=list(antiguedad.del.matrimonio=0,
                                edad=marriage.age),
                     exit=list(edad=output.age),
                     entry.status = entry ,
                     exit.status = output ,id=ID,data=DATOS,merge=F)

#----  Muestra datos originales y transformados
DATOS
lx.Datos

#---- Grafica: ----

plot.Lexis(lx.Datos,time.scale = 1:2,col='blue')
with(lx.Datos, points(x=lex.dur,y=edad+lex.dur,
pch=c(NA,19,3)[as.integer(lex.Xst)],
                       col=1 ))
grid()
legend('bottomright',legend = levels(lx.Datos$lex.Xst)[-1],
        pch=c(19,3),col=1)

## ----------------------------------------------

On 19/7/19 15:03, Griera wrote:

Hola:

Por si a alguien le interesa para un curso, aquí coloco la versión
definitiva de los dos gráficos que quería hacer (uno en escala del tiempo del calendario y la otra el tiempo de seguimiento) realizados gracias a la ayuda
de Carlos Ortega.

Muchas gracias y saludos.

# Código ----------------------------------------------------
set.seed(20)
# TIEMPO_2 = sample(1:40, 10, replace=F)
XTIEMPO_2 = c(38, 2, 34, 29, 30, 3, 14, 8, 18, 31) # Per fe el gràfic amb t=0
set.seed(30)
XTIEMPO_0 = sample(1:40, 10, replace=F)
XTIEMPO_F = XTIEMPO_0 + XTIEMPO_2
set.seed(20)
# XDEF     = as.factor(sample(c(0,1), 10, replace=T))
XDEF = as.factor(sample(c("Mort", "Viu"), 10, replace=T))

DATOS <- data.frame (
	  ID         = c (1:10)
	, TIEMPO_0 = XTIEMPO_0
	, TIEMPO_F = XTIEMPO_F
	, TIEMPO_2 = XTIEMPO_2 # Per fe el gràfic amb t=0
	, DEF      = XDEF
)

library(ggplot2)

## Gràfic amb temps calendari
ggplot( data = DATOS ) +
   geom_point( aes(x = TIEMPO_F, y = ID , shape = DEF), size = 5 ) +
   geom_segment( aes( x = TIEMPO_0, y = ID,   xend = TIEMPO_F, yend = ID ) ) +
   scale_shape_manual (values = c(4, 16))  +
   xlim (0, 70) +
   xlab ("Data (temps del calendari)") +
   ylab ("Persones") +
    guides(colour = FALSE) +
    labs(shape = ' ', values = c(4, 16)) +
    scale_y_discrete() +
   theme_classic() +
   theme(axis.text.x = element_blank(), axis.ticks.x = element_blank())
## Modificat
str (DATOS)
ggplot( data = DATOS ) +
   geom_point( aes(x = TIEMPO_2, y = ID , shape = DEF), size = 5 ) +
   scale_shape_manual (values = c(4, 16))  +
   geom_segment( aes( x = 0, y = ID,   xend = TIEMPO_2, yend = ID ) ) +
   xlim (0, 70) +
   xlab ("Temps de seguiment") +
   ylab ("Persones") +
    guides(colour = FALSE) +
    labs(shape = ' ', values = c(4, 16)) +
    scale_y_discrete() +
   theme_classic()

# Código ----------------------------------------------------


On Thu, 18 Jul 2019 14:21:24 +0200
Carlos Ortega <cof en qualityexcellence.es> wrote:
 

Hola,

Sí, lo puedes hacer de esta forma...

#-----------------
set.seed(20)
DATOS <- data.frame (
     ID      = c (1:10)
   , TIEMPO  = sample(1:40, 10, replace=F)
   , DEF     = as.factor(sample(c(0,1), 10, replace=T))
)

library(ggplot2)

   ggplot( data = DATOS ) +
    geom_point( aes(x = TIEMPO, y = ID , shape = DEF, color = DEF), size = 5
) +
    geom_segment( aes( x = 0, y = ID,  xend = TIEMPO, yend = ID ) ) +
     guides(colour = FALSE) +
     labs(shape = 'LEGEND') +
     scale_y_discrete() +
    theme_minimal()
#-----------------

E incluso puedes reproducirlo usando fuentes parecidas a la de los comics
con el paquete "xkcd".

Saludos,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es



El jue., 18 jul. 2019 a las 13:05, Griera-yandex (<griera en yandex.com>)
escribió:
 

Hola Pedro:

Gracias por la ayuda. No conocía esta manera más elegante de mostrar las
curvas de Kaplan-Meier. Te la compro.

En realidad quería mostrar un gráfico con la longitud de les tiempos de
seguimiento y al final un símbolo para indicar el estado. Seria un gráfico
similar a:

https://miro.medium.com/max/700/1*yHhG4TVcAAi29Ln88t0_5Q.png

Pero no encuentro la manera de hacerlo. Igual no se puede.

Muchas gracias y saludos.

On Thu, 18 Jul 2019 10:28:37 +0000
PEDRO CONCEJERO CEREZO <pedro.concejerocerezo en telefonica.com> wrote:
 

Hola, te vale esto? Es forma estandar de representar graficos  

supervivencia  

Basado en esto:

https://rviews.rstudio.com/2017/09/25/survival-analysis-with-r/

set.seed(20)

DATOS <- data.frame (
   ID      = c (1:10)
   , TIEMPO  = sample(1:40, 10, replace=F)
   , DEF     = sample(0:1, 10, replace=T)
)

DATOS

library(survival)

DATOS$DEF <- as.numeric(DATOS$DEF)
DATOS$TIEMPO <- as.numeric(DATOS$TIEMPO)

s <- Surv(DATOS$TIEMPO, DATOS$DEF)
head(s)

## Kaplan-Meier estimator.
km <- survfit(s ~ 1,
               data = DATOS,
               conf.type = "log-log")

## Show object
km

summary(km)

plot(km)

# Instala las librerías necesarias:
library(ranger)
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(ggfortify)

autoplot(km)


El 18/07/2019 a las 12:00, r-help-es-request en r-project.org<mailto:  

r-help-es-request en r-project.org> escribió:  

Envíe los mensajes para la lista R-help-es a
         r-help-es en r-project.org<mailto:r-help-es en r-project.org>

Para subscribirse o anular su subscripción a través de la WEB

r-help-es-request en r-project.org>  

Puede contactar con el responsable de la lista escribiendo a:
         r-help-es-owner en r-project.org<mailto:  

r-help-es-owner en r-project.org>  

Si responde a algún contenido de este mensaje, por favor, edite la
linea del asunto (subject) para que el texto sea mas especifico que:
"Re: Contents of R-help-es digest...". Además, por favor, incluya en
la respuesta sólo aquellas partes del mensaje a las que está
respondiendo.


Asuntos del día:

    1. Gráfico tiempos de supervivencia (Griera-yandex)

----------------------------------------------------------------------

Message: 1
Date: Thu, 18 Jul 2019 10:18:42 +0200
From: Griera-yandex <griera en yandex.com><mailto:griera en yandex.com>
To: Lista R <r-help-es en r-project.org><mailto:r-help-es en r-project.org>
Subject: [R-es] Gráfico tiempos de supervivencia
Message-ID: <20190718101842.280414d5 en debian-dde>
Content-Type: text/plain; charset="utf-8"

Buenos días a todos:

Alguien me puede ayudar a hacer (si se puede) con unos datos similares a:

set.seed(20)
DATOS <- data.frame (
       ID      = c (1:10)
     , TIEMPO  = sample(1:40, 10, replace=F)
     , DEF     = sample(0:1, 10, replace=T)
                     );DATOS

un gráfico que muestre los tiempos de supervivencia similar a:
https://miro.medium.com/max/700/1*yHhG4TVcAAi29Ln88t0_5Q.png

Lo he intentado con la función followup.plot del paquete
"epiDisplay" (  

https://cran.r-project.org/web/packages/epiDisplay/index.html),  

pero no encuentro la forma.

Muchas gracias y saludos.




------------------------------

Subject: Pié de página del digest

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legislação vigente. Se recebeu esta mensagem por erro, rogamos-lhe que nos
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       [[alternative HTML version deleted]]

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Saludos,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es  

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| Leonardo Da Vinci, nº 21. Isla de La Cartuja.
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| franciscoj.viciana en juntadeandalucia.es
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