生存時間曲線

ポビドンヨードが話題になっていたので、
生存時間曲線で表現するにはと復習してみた。

まず、公開されているデータからは
イソジンうがい群25例、対照群16例で、
最終日に脱落がそれぞれ4例と1例です。
適当な表を作成して、ID、treat(うがい有"1"、無”0”)
陰性化するまでの日数をdays(1-4)として図示します。

fit.surve=survfit(Surv(days, response) ~ treat, data = treat1)
summary(fit.surve)

Call: survfit(formula = Surv(days, response) ~ treat, data = treat1)

treat=0
time n.risk n.event survival std.err lower 95% CI upper 95% CI
1 16 4 0.750 0.108 0.565 0.995
2 12 1 0.688 0.116 0.494 0.957
3 11 2 0.562 0.124 0.365 0.867
4 9 3 0.375 0.121 0.199 0.706

treat=1
time n.risk n.event survival std.err lower 95% CI upper 95% CI
1 25 11 0.56 0.0993 0.3956 0.793
2 14 2 0.48 0.0999 0.3192 0.722
3 12 4 0.32 0.0933 0.1807 0.567
4 8 6 0.08 0.0543 0.0212 0.302

autoplot(fit.surve)

画像1

統計学的有意差はlogrank検定ではp=0.034とありの判定。
95%信頼区間は重なっているので微妙は判定か?

次はMCMCでベイズ推定を試みます。


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