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

我正在使用 survminer 包中的 ggsurvplot 创建一个 Kaplan-Meier 图，显示精神疾病家族史和精神疾病发病之间的关系。这是我使用过的代码：

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")

卡普兰-迈耶曲线如下所示：

在我看来，在 y 轴上绘制疾病风险（失败率）而不是无病概率（生存率）会更直观。我认为有一个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

fun = event使用累积事件的参数。可重现的例子：

library(survminer)

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

来自帮助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”表示生存概率的百分比。