Brigaros
MALLAH Siham
2022-11-07
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 20 0.32 0.23 0.59ggsurvplot(PFS_s_Br,xlab="Time(years)")
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 20 3.84 2.76 7.08ggsurvplot(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")
Survie sans progression des patients ayant meta cérébrale avant brigatinib
Données comptabilisées en année
Surv_met_SNC <- read.csv2("C:/Users/mallah.s/Desktop/Stats et Theses/Theses_finies/these_Jean/Surv_met_SNC.csv", stringsAsFactors=TRUE)
PFS_Met_SNC<-Surv_met_SNC PFS_Met_SNC<-survfit(Surv(delais_prog_sous_Br,Prog_sous_Brigatinib )~1,data=Surv_met_SNC)
PFS_Met_SNC## Call: survfit(formula = Surv(delais_prog_sous_Br, Prog_sous_Brigatinib) ~
## 1, data = Surv_met_SNC)
##
## 1 observation effacée parce que manquante
## n events median 0.95LCL 0.95UCL
## [1,] 18 16 0.26 0.19 0.59ggsurvplot(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)
PFS_Met_SNC_m## Call: survfit(formula = Surv(delais_prog_sous_Br_mois, Prog_sous_Brigatinib) ~
## 1, data = Surv_met_SNC)
##
## 1 observation effacée parce que manquante
## n events median 0.95LCL 0.95UCL
## [1,] 18 16 3.12 2.28 7.08ggsurvplot(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 4 0.815 0.33 NA
## meta_cerbrale_av_Brigatinib=Oui 18 16 0.260 0.19 0.59Courbe 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 4 6.89 1.210 1.93
## meta_cerbrale_av_Brigatinib=Oui 18 16 13.11 0.635 1.93
##
## Chisq= 1.9 on 1 degrees of freedom, p= 0.2Représentation 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
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 4 9.78 3.96 NA
## meta_cerbrale_av_Brigatinib=Oui 18 16 3.12 2.28 7.08Courbe de survie sans rogression 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 9 2.74 1.19 NAggsurvplot(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 9 6.14 5.25 NAggsurvplot(PFS_global,xlab="Time(years)")
plot(PFS_global,xlab="Time(years)",ylab="Survie")
abline(v=6.14,col="blue")