Cox回归亚组分析森林图代码

在Cox回归模型中进行亚组分析并生成森林图通常涉及R语言中的survminer和randomForest包。这里是一个简化的示例代码，展示如何进行Cox比例风险模型的亚组分析，并创建随机森林图：

# 首先安装必要的库
install.packages("survival")
install.packages("randomForest")
install.packages("survminer")

# 加载数据集（假设名为data）
data <- read.csv("your_data.csv") # 替换为实际文件路径

# 确定用于生存分析的变量
Surv_var <- "Survival_time" # 时间变量
Event_var <- " censoring_status" # 结局变量
Predictor_var <- "predictor_of_interest" # 亚组分析感兴趣的预测变量

# 定义Cox回归模型
cox_model <- coxph(Surv(Surv_var, Event_var) ~ Predictor_var, data = data)

# 进行亚组分析
library(randomForestSRC)
fit_rf <- randomForestSRC(Surv(Surv_var, Event_var) ~ ., predictor.var = Predictor_var, data = data, surv = TRUE)

# 创建森林图
library(survminer)
forest_plot(fit_rf, main = "Random Forest Survival Analysis", xvar = Predictor_var)

# 输出Cox回归结果
summary(cox_model)