自定义调整后的生存曲线中的线型 ggadjustedcurves (survminer, ggplot2)

我正在尝试绘制调整后的生存曲线，但正在努力按组更改线类型。我可以使用典型的 ggplot2 语言自定义绘图的其他方面，但我在改变线型方面遇到了困难。

Example:

library(survival)
library(survminer)

fit2 <- coxph( Surv(stop, event) ~ size + strata(rx), data = bladder )

ggadjustedcurves(fit2,
                 variable = "rx", 
                 data = bladder,
                 method = "average",
                 palette = c("#E69F00", "#56B4E9"),
                 size = 1.3,
                 legend = "right",
                 legend.title = expression(bold("Legend title")),
                 xlab = "Time",
                 font.legend = 12) +
  theme(legend.text.align = 0.5)

我尝试添加：

geom_line( aes( linetype = c(1, 2) )
add.params = list(linetype = c(1, 2))

and just

linetype = c(1, 2)

但似乎没有任何作用。

首先您需要查看代码。

ggadjustedcurves

看起来ggadjustedcurves将所有参数传递给依赖于“方法”参数的辅助函数，在本例中为“平均”，所以现在看看那个（隐藏）函数：

 getAnywhere( ggadjustedcurves.average )

请注意，除了“主函数”中定义的少数参数外，没有规定接受其他参数，即不使用 R 的省略机制或除大小之外的其他可能的 aes 参数的规范。 （它也没有使用geom_line.）所以你需要改变both主函数and辅助函数接受“linetype”参数。这里我展示了如何修改辅助函数（尽管这需要对ggadjustedcurves函数以及其他辅助函数（如果您希望这是完全通用的）：

assignInNamespace('ggadjustedcurves.average',  

  function (data, fit, variable, size = 1, ..., linetype=linetype) 
    {
    time <- surv <- NULL
    lev <- sort(unique(data[, variable]))
    pred <- survexp(as.formula(paste("~", variable)), data = data, 
                    ratetable = fit)
    curve <- data.frame(time = rep(c(0, pred$time), length(lev)), 
                        variable = factor(rep(lev, each = 1 + length(pred$time))), 
                        surv = c(rbind(1, pred$surv)))
    ggplot(curve, aes(x = time, y = surv, color = variable)) + 
        geom_step(size = size, ..., linetype=linetype)  # not geom_line
    }, 
   pos="package:survminer")

如果您对“geom_segment linetype”进行SO搜索，您会发现geom_segment（这是什么geon_step使用）的构造方式并不容易给它短向量来修改阶跃函数结果的“连续”长度。看使用线型和组美学的ggplot错误 https://stackoverflow.com/questions/27005299/ggplot-error-using-linetype-and-group-aesthetics。这意味着您需要使用for-loop or lapply如果您需要不同的线型，可以构建单独的“阶梯曲线”。