如何叠加contsurvplot包plot_surv_at_t生成的两幅生存曲线图？

要实现肿瘤大小对两种生存率的叠加展示，核心思路是先提取两个模型的预测数据，再用ggplot2手动合并绘制，具体步骤如下：

1. 提取预测数据 #

使用contsurvplot包的get_surv_at_t函数（而非绘图函数plot_surv_at_t），分别获取两个模型在指定时间点的生存预测数据，同时添加分组标签区分两种生存类型：

library(survival)
library(contsurvplot)
library(ggplot2)
library(dplyr)

# 确保模型和数据对象一致（注意原代码中data和data1的笔误，统一为data1）
model1 <- coxph(Surv(Time_To_Recurrence,Recurrence) ~ Tumor_Size, data = data1, x=TRUE)
model2 <- coxph(Surv(CSS,Cancer_Death) ~ Tumor_Size, data = data1, x=TRUE)

# 提取5年无复发生存率数据并添加分组标签
surv_data_rfs <- get_surv_at_t(time = "Time_To_Recurrence",
                               status = "Recurrence", 
                               variable = "Tumor_Size",
                               data = data1, 
                               model = model1, 
                               t=60) %>%
  mutate(Survival_Type = "5年无复发生存率")

# 提取5年癌症特异性生存率数据并添加分组标签
surv_data_css <- get_surv_at_t(time = "CSS",
                               status = "Cancer_Death", 
                               variable = "Tumor_Size",
                               data = data1, 
                               model = model2, 
                               t=60) %>%
  mutate(Survival_Type = "5年癌症特异性生存率")

# 合并两个数据集
combined_data <- bind_rows(surv_data_rfs, surv_data_css)

2. 绘制叠加曲线 #

用ggplot2将两条生存曲线绘制在同一坐标系中，同时添加置信区间增强可视化效果：

ggplot(combined_data, aes(x = x, y = surv, color = Survival_Type)) +
  # 绘制生存曲线
  geom_line(linewidth = 1) +
  # 绘制半透明置信区间填充
  geom_ribbon(aes(ymin = lower, ymax = upper, fill = Survival_Type), 
              alpha = 0.2, color = NA) +
  # 设置坐标轴和图例标签
  labs(x = "肿瘤大小", 
       y = "生存率", 
       color = "生存类型", 
       fill = "生存类型") +
  # 使用简洁的主题样式
  theme_bw()

关键说明 #

• get_surv_at_t是contsurvplot包中专门用于提取预测数据的函数，返回结果包含自变量（x即肿瘤大小）、预测生存率（surv）以及置信区间上下限（lower/upper）。
• 通过Survival_Type分组变量，ggplot2可自动区分两条曲线的颜色和填充样式，生成清晰的图例。
• 需确保原代码中data和data1为同一数据对象，避免数据不匹配导致的错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user2930701