r - 使用survminer（ggsurvplot）将Kaplan-Meier图y轴更改为失败概率而不是生存概率？

Question

我正在创建一个 Kaplan-Meier 图，使用 survminer 包中的 ggsurvplot 显示精神疾病家族史与精神疾病发作之间的关系。这是我使用的代码：

km_fhr <- ggsurvplot(fit = survfit(Surv(fu_time, smidg) ~ fhr, data = df),
                     legend.labs = c("Control", "Family high-risk"),
                     legend.title = "",
                     censor.shape = 124,
                     censor.size = 2.5,
                     palette = c("#00ABE7", "#FFA69E")) +
  labs(x = "Follow-up time (years)", y = "Probability of no SMI diagnosis")

Kaplan-Meier 曲线如下所示：

在我看来，在 y 轴上绘制疾病风险（失败率）而不是无病概率（存活率）会更直观。我认为有一种简单的方法可以做到这一点，但我无法在 survminer 文档中找到描述。

先感谢您！

Answer 1

使用fun = event累积事件的参数。可重现的例子：

library(survminer)

ggsurvplot(
    survfit(
        Surv(time, status) ~ sex + rx + adhere,
        data = colon
    ),
    fun = "event"
)

从帮助ggsurvplot：

fun：定义生存曲线变换的任意函数。常用的转换可以用字符参数指定：“event”绘制累积事件（f（y）= 1-y），“cumhaz”绘制累积风险函数（f（y）= -log（y）），以及"pct" 以百分比表示生存概率。