library(rmarkdown)
library(markdown)
library(tidyverse)
library(finalfit)
library(survival)
library(survminer)
library(survminer,quietly=True)

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

Courbe de survie sans progression sous brigatinib

PFS_s_Br<-survfit(Surv(delais_diag_prog,prog_Brigatinib)~1,data=t_survie_1)
PFS_s_Br
## Call: survfit(formula = Surv(delais_diag_prog, prog_Brigatinib) ~ 1, 
##     data = t_survie_1)
## 
##       n  events  median 0.95LCL 0.95UCL 
##   20.00   17.00    3.30    2.28   15.96

Jean , tu me donneras les titres des graphes pour que je puisse les rajouter dedans si tu veux

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

Ici le meme graphe mais avec la ligne de la médiane

plot(PFS_s_Br,,xlab="Time(month)",ylab="Survie")
abline(v=3.30,col="blue")

On peut facilement représenter à la place la courbe cumulée des évènements (l’inverse de la courbe de survie) et la table des effectifs en fonction du temps.

{r, echo=TRUE}
ggsurvplot(PFS_s_Br, fun = "event", risk.table = TRUE, surv.scale = "percent",xlab="Time(month)")

Courbe de survie sans progression

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

PFS_B_SNC<-survfit(Surv(delais_diag_prog,prog_Brigatinib)~prog_cerebrale_pdtB,data=t_survie_1)
PFS_B_SNC
## Call: survfit(formula = Surv(delais_diag_prog, prog_Brigatinib) ~ prog_cerebrale_pdtB, 
##     data = t_survie_1)
## 
##                          n events median 0.95LCL 0.95UCL
## prog_cerebrale_pdtB=Non 12      9   3.84    1.68      NA
## prog_cerebrale_pdtB=Oui  8      8   2.82    2.28      NA

Courbe de survie sans progression des patients ayant ou non une prog cérébrale

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

Courbe avec mediane

plot(PFS_B_SNC,xlab="Time(month)",ylab="Survie")
abline(v=c(3.84,2.82), col=c("blue","red"))

Calcul du test du logrank afin de comparer des courbes de survie sans progression avec ou sans meta cerebrale

survdiff(Surv(delais_diag_prog,prog_Brigatinib)~prog_cerebrale_pdtB,data=t_survie_1)
## Call:
## survdiff(formula = Surv(delais_diag_prog, prog_Brigatinib) ~ 
##     prog_cerebrale_pdtB, data = t_survie_1)
## 
##                          N Observed Expected (O-E)^2/E (O-E)^2/V
## prog_cerebrale_pdtB=Non 12        9    10.38     0.185     0.493
## prog_cerebrale_pdtB=Oui  8        8     6.62     0.290     0.493
## 
##  Chisq= 0.5  on 1 degrees of freedom, p= 0.5

Courbe de survie sans progresion des groupes avec ou sans meta cerebrale sous Brigatinib

ggsurvplot(PFS_B_SNC, data = t_survie_1,xlab="Time(month)")

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

la courbe montre qu’il y’a une tendence à diminuer le risque de meta cerebrale avec le temps pour les patients sous Brigatinib

Survie Globale

S_globale<-survfit(Surv(delais_diag_dernieres_nouvelles,statut_patient)~1,data=t_survie_1)
S_globale
## Call: survfit(formula = Surv(delais_diag_dernieres_nouvelles, statut_patient) ~ 
##     1, data = t_survie_1)
## 
##       n  events  median 0.95LCL 0.95UCL 
##    20.0     7.0    91.2    63.0      NA
ggsurvplot(S_globale,xlab="Time(month)")

NB: les petites croix sur le graphique sont les observations censurée

schema avec médiane

plot(S_globale,xlab="Time(month)",ylab="Survie")
abline(v=91.2,col="red")

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

ggsurvplot(S_globale, fun = "event", risk.table = TRUE, surv.scale = "percent",xlab="Time(month)")

Comparaison de deux groupes ici ceux encore sous Brigatinib et ceux qui ne le sont plus

Fin=0 sont qui n’ont pas fini l’étude /ne sont plus sous brigatinib Fin=1 sont ceux qui sont toujours sous brigatinib

S_glb_Briga<-survfit(Surv(delais_diag_dernieres_nouvelles,statut_patient)~Fin,data=t_survie_1)
S_glb_Briga
## Call: survfit(formula = Surv(delais_diag_dernieres_nouvelles, statut_patient) ~ 
##     Fin, data = t_survie_1)
## 
##        n events median 0.95LCL 0.95UCL
## Fin=0 14      6   73.7    36.4      NA
## Fin=1  6      1     NA    63.0      NA

Courbe de survie globale des patients/ttt ou non encours de Brigatinib

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

Courbe de survie globale des patients/ttt ou non encours de Brigatinib avec médiane

plot(S_glb_Briga,xlab="Time(month)")
abline(v=73.7,col="red")

Survie globale et comparaison de deux groupes ici ceux qui ont recidivé sous Brigatinib ou non

S_glb_rec_Briga<-survfit(Surv(delais_diag_dernieres_nouvelles,statut_patient)~prog_Brigatinib,data=t_survie_1)
S_glb_rec_Briga
## Call: survfit(formula = Surv(delais_diag_dernieres_nouvelles, statut_patient) ~ 
##     prog_Brigatinib, data = t_survie_1)
## 
##                    n events median 0.95LCL 0.95UCL
## prog_Brigatinib=0  3      0     NA      NA      NA
## prog_Brigatinib=1 17      7   73.7      63      NA
ggsurvplot(S_glb_rec_Briga,xlab="Time(month)")

avec médiane des patients ayant fini le traitement par Brigatinib, la médiane des patients encore sous Brigatinib ne peut pas se calculer car c’est une inconnue

plot(S_glb_rec_Briga,xlab="Time(month)",ylab="Survie")
abline(v=73.7,col="red")

Survie globale en prenant en compte les meta cérébrales

S_globale_SNC<-survfit(Surv(delais_diag_dernieres_nouvelles,statut_patient)~prog_cerebrale_pdtB,data=t_survie_1)
S_globale_SNC
## Call: survfit(formula = Surv(delais_diag_dernieres_nouvelles, statut_patient) ~ 
##     prog_cerebrale_pdtB, data = t_survie_1)
## 
##                          n events median 0.95LCL 0.95UCL
## prog_cerebrale_pdtB=Non 12      5   91.2    63.0      NA
## prog_cerebrale_pdtB=Oui  8      2     NA    36.4      NA
ggsurvplot(S_globale_SNC,xlab="Time(month)")

plot(S_globale_SNC,xlab="Time(month)",ylab="Survie")
abline(v=91.2,col="red")

### Calcul du test du logrank afin de comparer des courbes de survie avec ou sans meta cérebrale

survdiff(Surv(delais_diag_prog,prog_Brigatinib)~prog_cerebrale_pdtB,data=t_survie_1)
## Call:
## survdiff(formula = Surv(delais_diag_prog, prog_Brigatinib) ~ 
##     prog_cerebrale_pdtB, data = t_survie_1)
## 
##                          N Observed Expected (O-E)^2/E (O-E)^2/V
## prog_cerebrale_pdtB=Non 12        9    10.38     0.185     0.493
## prog_cerebrale_pdtB=Oui  8        8     6.62     0.290     0.493
## 
##  Chisq= 0.5  on 1 degrees of freedom, p= 0.5

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

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

Survie globale à partir du moment où ils ont commencé le brigatinib

S_globale_brigatinib<-survfit(Surv(delais_Brigatinib_dernieres_nouvelles,statut_patient)~1,data=t_survie_1)
ggsurvplot(S_globale_brigatinib,xlab="Time(month)")

Survie sans progression patients ayant commencé brigatinib avec met SNC

t_survie_2 <- read.csv2("C:/Users/mallah.s/Desktop/StatsTheses/Theses_finies/these_Jean/t_survie_2.csv", stringsAsFactors=TRUE)
PFS_SNC_avB<-survfit(Surv(delais_diag_prog,prog_Brigatinib)~1,data=t_survie_2)
PFS_SNC_avB
## Call: survfit(formula = Surv(delais_diag_prog, prog_Brigatinib) ~ 1, 
##     data = t_survie_2)
## 
##       n  events  median 0.95LCL 0.95UCL 
##   16.00   14.00    2.82    1.92      NA
ggsurvplot(PFS_SNC_avB,xlab="Time(month)")

meme courbe sans couleurs

plot(PFS_SNC_avB,xlab="Time(month)")

Courbe avec mediane

plot(PFS_SNC_avB,xlab="Time(month)",ylab="Survie sans progression")
abline(v=2.8,col="red")

Survie globale sans progression patients ayant commencé brigatinib avec met SNC

un petit plus où cas ou tu te poses la question de la survie globale des patients qui ont commencé Brigatinib en ayant une meta cérébrale

S_globale_SNC_avB<-survfit(Surv(delais_Brigatinib_dernieres_nouvelles,statut_patient)~1,data=t_survie_2)
S_globale_SNC_avB
## Call: survfit(formula = Surv(delais_Brigatinib_dernieres_nouvelles, 
##     statut_patient) ~ 1, data = t_survie_2)
## 
##       n  events  median 0.95LCL 0.95UCL 
##   16.00    6.00      NA    4.56      NA
ggsurvplot(S_globale_SNC_avB,xlab="Time(month)")