Códigos más utilizados en R para análisis de supervivencia:

library(survival) //librería para que R reconozca las funciones a utilizar

library(splines)//se requiere junto con la librería “survival”

Los datos pueden ingresarse de dos formas:

a) En forma de vectores. Ej: tiempo<-(23,33,28,18,19,25,41)estatus<-(1,1,0,1,1,0,1)

b) Leerlo de un archivo. Ej:d<- read.table(‘home/Mieloma_multiple.txt’, header=TRUE)attach(d)

Para calcular el estimador Kaplan-Meier de la función de supervivencia:

summary(survfit(Surv(Tiempo_Superv,Status)~1,conf.type="none"))

Se desglosa de la siguiente manera:

Surv: relaciona a la variable tiempo “Tiempo_Superv” con el estatus (fallo o censura) “Status”.

Survfit: es la función para estimar por K-M

Summary: despliega una tabla con los datos estimados

Para calcular el estadístico de la prueba de log-verosimilitud, se utiliza la función survdiff, además de indicar la variable que agrupa (en el siguiente ejemplo, se llama “grupo”):

survdiff(Surv(tiempo,estatus==1)~grupo)

Para realizar una regresión de Cox, se considera la función coxph, además de las variables que pueden explicar al modelo (en el siguiente ejemplo se indentifican como variable1 y variable2)

summary(coxph(Surv(tiempo,estatus==1)~variable1+variable2))

Para esbozar una gráfica de la función de supervivencia estimada:

plot(survfit(coxph(Surv(tiempoe,status==1)~variable1+variable2)))