survie_update

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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)
## 
##    1 observation effacée parce que manquante 
##       n events median 0.95LCL 0.95UCL
## [1,] 24     21   4.02    2.76      16

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.

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)
## 
##    1 observation effacée parce que manquante 
##                          n events median 0.95LCL 0.95UCL
## prog_cerebrale_pdtB=Non 14     11   4.62    2.76      NA
## prog_cerebrale_pdtB=Oui 10     10   3.48    2.28      NA

Courbe de survie sans rogression 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=24, 1 observation effacée parce que manquante.
## 
##                          N Observed Expected (O-E)^2/E (O-E)^2/V
## prog_cerebrale_pdtB=Non 14       11    11.27   0.00641    0.0151
## prog_cerebrale_pdtB=Oui 10       10     9.73   0.00743    0.0151
## 
##  Chisq= 0  on 1 degrees of freedom, p= 0.9

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
## [1,] 25      9   73.7      63      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)
## 
##    5 observations effacées parce que manquantes 
##        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  4      0     NA      NA      NA
## prog_Brigatinib=1 21      9   73.7    38.6      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 15      6   73.7    63.0      NA
## prog_cerebrale_pdtB=Oui 10      3   65.0    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=24, 1 observation effacée parce que manquante.
## 
##                          N Observed Expected (O-E)^2/E (O-E)^2/V
## prog_cerebrale_pdtB=Non 14       11    11.27   0.00641    0.0151
## prog_cerebrale_pdtB=Oui 10       10     9.73   0.00743    0.0151
## 
##  Chisq= 0  on 1 degrees of freedom, p= 0.9

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_update

MALLAH Siham

28/09/2022

Courbe de survie sans progression sous brigatinib

Courbe de survie sans progression

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

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

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

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

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

Survie Globale

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

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

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

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

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

Survie globale en prenant en compte les meta cérébrales

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