R语言， survminer 包中surv_median函数可以计算95%置信区间吗

surv_median函数是survminer包中的一个函数，用于计算生存数据的中位生存时间。然而，surv_median函数本身并不提供计算置信区间的功能。如果你想要计算95%的置信区间，你可以考虑使用其他函数，比如survival包中的survfit函数结合conf.int参数来计算置信区间。下面是一个示例代码：

library(survival)
# 假设你有一组生存数据，存储在一个Surv对象中
surv_obj <- Surv(time, event)

# 使用survfit计算生存曲线和置信区间
fit <- survfit(surv_obj ~ 1)
conf_interval <- confint(fit)

# 打印置信区间
print(conf_interval)

请注意，上述代码中的"time"和"event"应根据你的实际数据进行替换。这样，你就可以使用survfit函数来计算生存曲线，并使用confint函数来获取置信区间。

相关问题

R语言计算中位生存时间及95%置信区间

您可以使用R语言中的survival包来计算中位生存时间和95%置信区间。下面是一个示例代码：

# 导入survival包
library(survival)

# 创建一个生存数据的示例
time <- c(10, 20, 30, 40, 50, 60)  # 生存时间
status <- c(1, 1, 0, 1, 0, 1)     # 存活状态（1表示存活，0表示死亡）
data <- data.frame(time, status)

# 使用survfit函数拟合生存曲线
fit <- survfit(Surv(time, status) ~ 1, data=data)

# 计算中位生存时间
median_time <- median(fit$time)

# 计算95%置信区间
ci <- confint(fit)
lower_ci <- ci[1, "95%"]
upper_ci <- ci[2, "95%"]

# 打印结果
cat("中位生存时间:", median_time, "\n")
cat("95%置信区间:", lower_ci, "-", upper_ci)

请注意，您需要将实际的生存数据替换为`time`和`status`向量。此示例是一个简单的示例，您可以根据您的实际数据进行修改。

p值保留3位小数library(survival) library(survminer) my_data <- read.csv(file="D:/SCI/新建文件夹/原始数据- K-M-1 -0.75.csv") my_surv <- Surv(time = my_data$interval, event = my_data$MACE) ggsurvplot(survfit(my_surv ~CACS.grade, data = my_data), data = my_data, legend.title = "CACs",# 改变图例名称 legend.labs = c("0", "0<CACs≤10", "10<CACs≤100","100<CACs≤400", ">400"), # 改变图例标签 xlab = "Months", # 设置x轴标签 ylab = "Survival Probability",# 设置y轴标签 pval = TRUE,# 在图上添加log rank检验的p值 pval.size = 3, censor.shape = 124,censor.size = 2, #conf.int = TRUE, #置信区间 risk.table = TRUE,# 在图下方添加风险表 tables.height = 0.2, tables.theme = theme_cleantable(), risk.table.col = "strata",# 根据数据分组为风险表添加颜色 linetype = "strata",# 改变不同组别的生存曲线的线型 #surv.median.line = "hv", # 标注出中位生存时间 #palette = c("blue", "darkred"),# 图形颜色风格 break.time.by = 10,# 将x轴按照间隔进行切分 risk.table.y.text.col = TRUE, # 设置风险表的文字颜色 risk.table.y.text = FALSE, # 以条柱展示风险表的标签，而非文字 #ncensor.plot = TRUE, # 展示随访过程中不同时间点死亡和删失的情况 main = "Survival curve", font.main = c(16, "bold", "darkblue"), font.x = c(14, "bold.italic", "black"), font.y = c(14, "bold.italic", "black")) summary(my_surv)

这段代码使用了R语言中的survival和survminer库来进行生存分析。首先，它从CSV文件中读取了数据，并创建了一个Surv对象来表示生存时间和事件信息。然后，它使用ggsurvplot函数绘制了生存曲线图，并进行了一些定制化的设置。

在绘制的生存曲线图中，x轴表示时间（以月为单位），y轴表示生存概率。曲线根据CACS.grade变量分组，每个组别对应不同的生存曲线。图例中显示了不同组别的标签，风险表显示了每个组别的风险情况。

此外，代码还设置了显示log rank检验的p值，并调整了其他一些图形和文字的属性。

最后，代码使用summary函数对Surv对象进行了汇总。