library(rmarkdown)
library(markdown)
library(tidyverse)
library(finalfit)
library(survival)
library(survminer)

La courbe de survie de Kaplan-Meier s’obtient avec la fonction survfit de l’extension survival.

Survie sans progression sous brigatinib

Données comptabilisées en année

Les données concernent tous les patients en prenant en compte le delais de pregression à partir du debut de brigatinib

PFS_s_Br<-survfit(Surv(delais_prog_sous_Br,Prog_sous_Brigatinib )~1,data=t_survie_1)
PFS_s_Br

## Call: survfit(formula = Surv(delais_prog_sous_Br, Prog_sous_Brigatinib) ~ 
##     1, data = t_survie_1)
## 
##    1 observation effacée parce que manquante 
##       n events median 0.95LCL 0.95UCL
## [1,] 24     23   0.32    0.23    0.59

ggsurvplot(PFS_s_Br,xlab="Time(years)")

Représentation de la courbe cumulée des évènements (l’inverse de la courbe de survie) et la table des effectifs en fonction du temps.

ggsurvplot(PFS_s_Br, conf.int = TRUE, risk.table = TRUE, pval = TRUE, data = t_survie_1,xlab="Time(years)")

## Warning in .pvalue(fit, data = data, method = method, pval = pval, pval.coord = pval.coord, : There are no survival curves to be compared. 
##  This is a null model.

Ici le meme graphe mais avec la ligne de la médiane

plot(PFS_s_Br,,xlab="Time(year)",ylab="Survie")
abline(v=0.32,col="blue")

Données comptabilisées en mois

Les données concernent tous les patients en prenant en compte le delais de pregression à partir du debut de brigatinib

PFS_s_Br_m<-survfit(Surv(delais_prog_sous_Br_mois,Prog_sous_Brigatinib )~1,data=t_survie_1)
PFS_s_Br_m

## Call: survfit(formula = Surv(delais_prog_sous_Br_mois, Prog_sous_Brigatinib) ~ 
##     1, data = t_survie_1)
## 
##    1 observation effacée parce que manquante 
##       n events median 0.95LCL 0.95UCL
## [1,] 24     23   3.84    2.76    7.08

ggsurvplot(PFS_s_Br_m,xlab="Time(Month)")

Ici le meme graphe mais avec la ligne de la médiane

plot(PFS_s_Br_m,,xlab="Time(month)",ylab="Survie")
abline(v=3.84,col="blue")

ggsurvplot(PFS_s_Br_m, conf.int = TRUE, risk.table = TRUE, pval = TRUE, data = t_survie_1,xlab="Time(month)")

## Warning in .pvalue(fit, data = data, method = method, pval = pval, pval.coord = pval.coord, : There are no survival curves to be compared. 
##  This is a null model.

Survie sans progression des patients ayant meta cérébrale avant brigatinib

Données comptabilisées en année

==> verifier les données à partir de ce point

Surv_met_SNC_2025 <- read.csv2("C:/Users/mallah.s/Desktop/Stats et Theses/Theses_finies/these_Jean/update_2025/Surv_met_SNC_2025.csv", stringsAsFactors=TRUE)
PFS_Met_SNC<-Surv_met_SNC_2025

PFS_Met_SNC<-survfit(Surv(delais_prog_sous_Br,Prog_sous_Brigatinib )~1,data=Surv_met_SNC_2025)
PFS_Met_SNC

## Call: survfit(formula = Surv(delais_prog_sous_Br, Prog_sous_Brigatinib) ~ 
##     1, data = Surv_met_SNC_2025)
## 
##    1 observation effacée parce que manquante 
##       n events median 0.95LCL 0.95UCL
## [1,] 24     23   0.32    0.23    0.59

ggsurvplot(PFS_Met_SNC,xlab="Time(years)")

Ici le meme graphe mais avec la ligne de la médiane

plot(PFS_Met_SNC,,xlab="Time(years)",ylab="Survie sans progression")
abline(v=0.28,col="blue")

Données comptabilisées en mois

PFS_Met_SNC_m<-survfit(Surv(delais_prog_sous_Br_mois,Prog_sous_Brigatinib )~1,data=Surv_met_SNC_2025)
PFS_Met_SNC_m

## Call: survfit(formula = Surv(delais_prog_sous_Br_mois, Prog_sous_Brigatinib) ~ 
##     1, data = Surv_met_SNC_2025)
## 
##    1 observation effacée parce que manquante 
##       n events median 0.95LCL 0.95UCL
## [1,] 24     23   3.84    2.76    7.08

ggsurvplot(PFS_Met_SNC_m,xlab="Time(month)")

Ici le meme graphe mais avec la ligne de la médiane

plot(PFS_Met_SNC_m,xlab="Time(month)",ylab="Survie sans progression")
abline(v=3.36,col="blue")

Comparaison de deux Courbe de survie sans progresion des groupes avec ou sans meta cerebrale avant Brigatinib

Comparaison de deux groupes ici PFS sous Brigatinib avec ou sans progression cerebrale en année:

PFS_Met_SNC_B<-survfit(Surv(delais_prog_sous_Br,Prog_sous_Brigatinib)~meta_cerbrale_av_Brigatinib,data=t_survie_1)
PFS_Met_SNC_B

## Call: survfit(formula = Surv(delais_prog_sous_Br, Prog_sous_Brigatinib) ~ 
##     meta_cerbrale_av_Brigatinib, data = t_survie_1)
## 
##    1 observation effacée parce que manquante 
##                                  n events median 0.95LCL 0.95UCL
## meta_cerbrale_av_Brigatinib=Non  6      5  0.815    0.33      NA
## meta_cerbrale_av_Brigatinib=Oui 18     18  0.260    0.19    0.59

Courbe de survie sans rogression des patients ayant ou non une méta cérébrale avant brigatinib

ggsurvplot(PFS_Met_SNC_B,xlab="Time(years)")

Courbe avec mediane

plot(PFS_Met_SNC_B,xlab="Time(years)",ylab="Survie sous brigatinib")
abline(v=c(1.12,0.28), col=c("blue","red"))

Calcul du test du logrank afin de comparer des courbes de survie sans progression avec ou sans méta cerebrale avant ttt brigatinib

survdiff(Surv(delais_prog_sous_Br,Prog_sous_Brigatinib)~meta_cerbrale_av_Brigatinib,data=t_survie_1)

## Call:
## survdiff(formula = Surv(delais_prog_sous_Br, Prog_sous_Brigatinib) ~ 
##     meta_cerbrale_av_Brigatinib, data = t_survie_1)
## 
## n=24, 1 observation effacée parce que manquante.
## 
##                                  N Observed Expected (O-E)^2/E (O-E)^2/V
## meta_cerbrale_av_Brigatinib=Non  6        5     7.64     0.910      1.46
## meta_cerbrale_av_Brigatinib=Oui 18       18    15.36     0.452      1.46
## 
##  Chisq= 1.5  on 1 degrees of freedom, p= 0.2

Représentation de la courbe cumulée des évènements (l’inverse de la courbe de survie) et la table des effectifs en fonction du temps.

ggsurvplot(PFS_Met_SNC_B, conf.int = TRUE, risk.table = TRUE, pval = TRUE, data = t_survie_1,xlab="Time(years)")

la courbe montre qu’il n’ya pas vraiment de difference de progression enre les patients ayant une meta cerebrale avant Brigatinib et patints n’ayant pas de meta cérébrales avant brigatinib

courbe PFS patient ayant meta cerabrale avant brigatinib ***

Surv_1_Update_brg_snc_V4 <- read.csv2("C:/Users/mallah.s/Desktop/Stats et Theses/Theses_finies/these_Jean/update_2025/Surv_1_Update_brg_snc_V4.csv", stringsAsFactors=TRUE)

PFS_SNC_Br<-survfit(Surv(delais_prog_sous_Br_mois,Prog_sous_Brigatinib)~1,data=Surv_1_Update_brg_snc_V4)
PFS_SNC_Br

## Call: survfit(formula = Surv(delais_prog_sous_Br_mois, Prog_sous_Brigatinib) ~ 
##     1, data = Surv_1_Update_brg_snc_V4)
## 
##    1 observation effacée parce que manquante 
##       n events median 0.95LCL 0.95UCL
## [1,] 18     18   3.12    2.28    7.08

ggsurvplot(PFS_SNC_Br,xlab="Time(Month)")

PFS_SNC_Br<-survfit(Surv(delais_prog_sous_Br_mois,Prog_sous_Brigatinib )~1,data=Surv_1_Update_brg_snc_V4)
PFS_SNC_Br

## Call: survfit(formula = Surv(delais_prog_sous_Br_mois, Prog_sous_Brigatinib) ~ 
##     1, data = Surv_1_Update_brg_snc_V4)
## 
##    1 observation effacée parce que manquante 
##       n events median 0.95LCL 0.95UCL
## [1,] 18     18   3.12    2.28    7.08

ggsurvplot(PFS_SNC_Br,xlab="Time(Month)")

Comparaison de deux groupes ici PFS sous Brigatinib avec ou sans progression cerebrale en mois:

PFS_Met_SNC_B_m<-survfit(Surv(delais_prog_sous_Br_mois,Prog_sous_Brigatinib)~meta_cerbrale_av_Brigatinib,data=t_survie_1)
PFS_Met_SNC_B_m

## Call: survfit(formula = Surv(delais_prog_sous_Br_mois, Prog_sous_Brigatinib) ~ 
##     meta_cerbrale_av_Brigatinib, data = t_survie_1)
## 
##    1 observation effacée parce que manquante 
##                                  n events median 0.95LCL 0.95UCL
## meta_cerbrale_av_Brigatinib=Non  6      5   9.78    3.96      NA
## meta_cerbrale_av_Brigatinib=Oui 18     18   3.12    2.28    7.08

Courbe de survie sans progression des patients ayant ou non une méta cérébrale avant brigatinib

ggsurvplot(PFS_Met_SNC_B_m,xlab="Time(month)")

Courbe avec mediane

plot(PFS_Met_SNC_B_m,xlab="Time(month)",ylab="Survie sous brigatinib")
abline(v=c(13.44,3.36), col=c("blue","red"))

Courbe de survie globale à partir du ttt brigatinib

PFS_global_Br<-survfit(Surv(delais_Br_dernieres_nouvelles,Patient_DCD)~1,data=t_survie_1)
PFS_global_Br

## Call: survfit(formula = Surv(delais_Br_dernieres_nouvelles, Patient_DCD) ~ 
##     1, data = t_survie_1)
## 
##       n events median 0.95LCL 0.95UCL
## [1,] 25     11   1.74    1.01      NA

ggsurvplot(PFS_global_Br,xlab="Time(years)")

Ici le meme graphe mais avec la ligne de la médiane

plot(PFS_global_Br,xlab="Time(years)",ylab="Survie globale")
abline(v=2.74,col="blue")

Courbe de survie globale à partir du diagnostic

PFS_global<-survfit(Surv(delais_diag_dernieres_nouvelles,Patient_DCD)~1,data=t_survie_1)
PFS_global

## Call: survfit(formula = Surv(delais_diag_dernieres_nouvelles, Patient_DCD) ~ 
##     1, data = t_survie_1)
## 
##       n events median 0.95LCL 0.95UCL
## [1,] 25     11   6.14    4.03      NA

ggsurvplot(PFS_global,xlab="Time(years)")

plot(PFS_global,xlab="Time(years)",ylab="Survie")
abline(v=6.14,col="blue")

Brigaros_V4

MALLAH Siham

2025-01-25

Survie sans progression sous brigatinib

Données comptabilisées en année

Représentation de la courbe cumulée des évènements (l’inverse de la courbe de survie) et la table des effectifs en fonction du temps.

Données comptabilisées en mois

Survie sans progression des patients ayant meta cérébrale avant brigatinib

Données comptabilisées en année

Données comptabilisées en mois

Comparaison de deux Courbe de survie sans progresion des groupes avec ou sans meta cerebrale avant Brigatinib

Comparaison de deux groupes ici PFS sous Brigatinib avec ou sans progression cerebrale en année:

Courbe de survie sans rogression des patients ayant ou non une méta cérébrale avant brigatinib

Courbe avec mediane

Calcul du test du logrank afin de comparer des courbes de survie sans progression avec ou sans méta cerebrale avant ttt brigatinib

Représentation de la courbe cumulée des évènements (l’inverse de la courbe de survie) et la table des effectifs en fonction du temps.

courbe PFS patient ayant meta cerabrale avant brigatinib ***

Comparaison de deux groupes ici PFS sous Brigatinib avec ou sans progression cerebrale en mois:

Courbe de survie sans progression des patients ayant ou non une méta cérébrale avant brigatinib

Courbe avec mediane

Courbe de survie globale à partir du ttt brigatinib

Courbe de survie globale à partir du diagnostic