Código da função: funcao_sobrevive

Página de ajuda: help_sobrevive

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• Exemplo 1: teste
• Exemplo 2: dados_reais_controle
• Exemplo 3: dados_reais_longdon_2015

###### FUNCAO SOBREVIVE ######

sobrevive<-function(dataframe, na.rm=TRUE, grupos="x", dias="y", z=TRUE)
#Dataframe: o objeto de input eh um data.frame no qual conste a identificacao dos grupos 
#analisados, as replicas, os dias de observacao e os numeros de individuos perdidos e/ou 
#mortos em cada dia.
  #Argumento 1: omissao de dados faltantes (TRUE ou FALSE).
  {
  if(na.rm==TRUE)
    {
    dados=read.table(dataframe,header=T) #carregando o arquivo de input.
    old=length(dados$Grupo)
    dados=na.omit(dados) #omitindo os dados NA do dataframe.
    n.na=old - length(dados$Grupo) #calcula a quantidade de na que foram excluidos.
    cat("\t", n.na, "valores NA excluidos\n") #avisando o usuario quantos NA foram excluidos. 
    }
  else
    {
    dados=read.table(dataframe,header=T)    
    }
  #Argumento 2: escolha do numero de grupos de estudo (minimo de 1). 
  #O usuario pode escolher quantos grupos da sua planilha de dados ele quer analisar. 
  #Atencao: aqui serao considerados apenas os "x" primeiros grupos.
  if(grupos < 1) 
    {
    stop("Numero de grupos deve ser maior ou igual a um")
    }
  
  #Argumento 3: numero de dias de observacao (minimo de 2).
  #O usuario pode escolher quantos dias da sua planilha de dados ele quer analisar. 
  #Atencao: aqui serao considerados apenas os "y" primeiros dias.
  if(dias < 2) 
    {
    stop("Numero de períodos de observacao deve ser maior ou igual a dois")
    }

  #Criando o objeto para guardar as probabilidades de sobrevivencia (S(t)) de cada replica.
  St<-matrix(NA, ncol=4, nrow = length(dados$Grupo))
  
  #Calculando a estimativa de Kaplan-Meier (probabilidades de sobrevivencia (S(t))) e 
  #guardando os resultados na matriz St.
  for (i in 1:length(dados$Grupo))
    {
    n<-(dados$Total[i]+dados$Mortes[i]) #n eh o total de individuos em risco.
    d<-dados$Mortes[i] #d eh o numero de individuos mortos.
    if (dados$Dia[i]>1) #calculo da produtoria.
      {
      if (n==0) #corrigindo a divisao por zero presente na estimativa.
        {
        prob=0 #calculo do estimador Kaplan-Meier.
        }
      else
        {
        prob=prob*((n-d)/n) #calculo do estimador Kaplan-Meier.
        }
      }
    if (dados$Dia[i]==1)
      {
      prob=(n-d)/n #calculo do estimador Kaplan-Meier.
      }
    #salvando os resultados na matriz St.
    St[i,4]<-prob
    St[i,3]<-dados$Dia[i]
    St[i,2]<-dados$Replica[i]
    St[i,1]<-dados$Grupo[i]
  }
  
  #Criando o objeto para guardar as probabilidades médias de sobrevivencia (S(t)medio) entre 
  #as replicas para um mesmo dia.
  Stmedio<-matrix(NA, ncol = dias, nrow = grupos)
  nomes_grupos<-levels(as.factor(dados$Grupo)) #guardando os nomes dos grupos (para o grafico).
  nomes_dias<-levels(as.factor(dados$Dia)) #guardando os dias das observacoes (para o grafico).

  #Calculando o Stmedio entre as réplicas para um mesmo dia e guardando os resultados na matriz
  #Stmedio.
  for (i in 1:grupos)
    {
    for (j in 1:dias)
      {
      Stmedio[i,j]<-mean(St[St[,3]==j & St[,1]==i,4])
      }
    }
 
  #Realizando os graficos.
  x11()
  if (grupos%%2==1) #checando se o numero de grupos analisados eh impar.
    {
    par(mfrow=c(grupos/2+0.5,2)) 
    }
  else
    {
    par(mfrow = c(grupos/2,2))
    }
  for (i in 1:grupos) #realizando os plots de todos os grupos.
    {
    plot(nomes_dias[1:dias], Stmedio[i,], type = "s", main= paste("Estimativa de Kaplan-Meier do grupo", nomes_grupos[i], sep=" ", collapse = NULL), xlab="Tempo", ylab="Probabilidade de sobrevivência")
    }
   
  #Realizando o teste estatistico log-rank (Z).
  #Atencao: o teste Z sera realizado entre todos os grupos disponiveis no dataframe. O teste eh
  #realizado de dois em dois grupos. Em caso de numero impar de grupos, o ultimo grupo nao sera
  #comparado.
  if (z==TRUE)
    {
    Z<-matrix(NA, nrow=1, ncol=trunc(grupos/2))
    for(i in 1:trunc(grupos/2)) 
      {
      controle = dados[dados$Grupo == nomes_grupos[2*i-1],]
      experimental = dados[dados$Grupo == nomes_grupos[2*i],]
      O = controle$Mortes + experimental$Mortes
      N = controle$Total + experimental$Total
      E1 = O/N*controle$Total
      V = (O*(controle$Total/N)*(1-controle$Total/N)*(N-O))/(N-1)
      Z[i] <- sum(controle$Mortes - E1)/(sqrt(sum(V)))
      }
    }
  
  #Extraindo o parametro meia vida dos dados.
  meiavida<-matrix(NA, nrow = 1, ncol=grupos)
  for (i in 1:grupos)
    { 
    #Como a meia vida eh um parametro extraido dos dados, a funcao emitira uma mensagem caso
    #o grupo analisado nao tenha Stmedio minimo de 0.5.
    if (min(Stmedio[i,])>0.5)  
      {
      cat("\tParametro meia vida nao pode ser extraido dos dados\n")
      }
    #Caso o grupo tenha Stmedio minimo de 0.5, a funcao fara uma media entre os extremos do
    #intervalo no qual 0.5 esteja contido.
    else
      {
      temp<-Stmedio[i,]
      dia = St[,3]
      meiavida[i]<-(dia[length(temp[temp>0.5])]+dia[length(temp[temp>0.5])+1])/2 
      }
    }
  return(c(Z, meiavida)) #retornando a estatistica Z e o parametro meia vida para o usuario.
  }

sobrevive                package:nenhum                R Documentation

Análise de sobrevivência utilizando a estimativa de Kaplan-Meier

Description:

	A função calcula, por meio da estimativa de Kaplan-Meier, a probabilidade
de sobrevivência em um dado tempo para cada um dos grupos considerados em um 
conjunto de dados e realiza o teste estatistico log-rank (Z) para comparar os 
grupos dois a dois. A função retorna a estatística Z, um grafico de cada grupo 
com sua respectiva curva de sobrevivência e, quando possível, o parâmetro meia 
vida de cada grupo.

Usage:

sobrevive<-function(dataframe, na.rm=TRUE, grupos="x", dias="y", z=TRUE)

Arguments:

	dataframe	nome do arquivo que contém os dados. O arquivo é uma 
			tabela que precisa conter as colunas "Grupo","Replica",
			"Dia", "Mortes" e "Total". 

	na.rm		omissão de dados ausentes na tabela de entrada. O default 
			é na.rm=TRUE, mas deve se ter cuidado para que a omissão
			de na's não deixe as réplicas com quantidades diferentes 
			de intervalos de observação.

	grupos		quantidade de grupos, dentre os disponíveis na tabela
			de entrada, que o usuário deseja analisar. 

	dias		quantidade de intervalos de observação, dentre os disponíveis
			na tabela de entrada, que o usuário deseja analisar.		

	z		cálculo do teste de hipótese de log-rank. O default é
			z=TRUE.

Details:
	Análise de sobrevivência é um ramo da estatística que analisa o tempo 
até a ocorrência de determinado fenômeno, como morte ou diagnóstico de doença. 
Análises de sobrevivência obedecem modelos de regressão logística e têm um ponto
de partida - geralmente definido quando as observações se iniciam - e um término
- quando o evento de interesse acontece. O período entre o início das observações
e a ocorrência do evento de interesse compreende no tempo de observação, que é 
a variável independente (preditora) do modelo. Contudo, o tempo para a ocorrência
de um dado evento pode ser maior que o tempo disponível para observação e coleta
de dados, gerando observações incompletas. Processos produzindo esse tipo de 
observação incompleta é chamado de “censoring”, ao passo que a observação 
incompleta em si é chamada “censored data”.
	“Censored data” são comuns de acontecer em diversos tipos de trabalho 
devido à limitação de recursos para a realização do estudo, como tempo, equipe 
e financiamento. Desse modo, análises de sobrevivência devem utilizar modelos 
que estimam a probabilidade de sobrevivência de um determinado grupo considerando
“censored data”. A estimativa padrão para funções de sobrevivência é a de Kaplan
-Meier (Kaplan & Meier, 1958), a qual utiliza os dados observados para estimar 
a probabilidade de sobrevivência em cada grupo analisado e para extrair os 
parâmetros de interesse do pesquisador.
	A função implementa a estimativa de Kaplan-Meier para curvas de sobrevivência
provenientes de diferentes conjuntos de dados, considerando “censored data”. De
modo geral, a função (a) calcula a estimativa Kaplan-Meier para cada grupo de 
estudo do conjunto de dados disponível, (b) constrói um gráfico com a curva de 
sobrevivência para cada grupo de estudo, (c) extração dos dados o parâmetro 
meia-vida da curva de sobrevivência (tempo t em que S(t) = 50) e (d) calcula
Z do teste de log-rank para a comparação estatística entre os grupos.
	

Value:

	A função gera um gráfico para cada grupo analisado, com sua respectiva
curva de interesse, e retorna uma lista com as seguintes posições: 

	Z		resultado do teste log-rank. A estatística Z será 
			calculada pareando os grupos dois a dois. Caso seja 
			escolhida a opção z=FALSE, serão retornados NA's.

	meiavida	parâmetro meiavida. O parâmetro meia vida só poderá ser
			extraído dos dados de um grupo que tenha 
			apresentado probabilidade de sobrevivência média 
			mínima de 0.5. Caso contrário, serão retornados NA's.

Warning:

	A função é interrompida quando, no argumento "grupos", não houver no 
mínimo um grupo a ser analisado; quando, no argumento "dias", não houver no 
mínimo dois períodos de observação; e quando a quantidade de períodos de 
observação entre as réplicas for diferente.

Note:
	
	Detalhes importantes para a formatação correta do arquivo de entrada:
	A tabela precisa conter as colunas "Grupo", "Replica", "Dia", "Mortes"
e "Total". 
	(a) A coluna "Grupo" contém a descrição dos grupos a serem analisados e
pode conter números ("1", "2") ou palavras ("Especie.A", "Especie.B"). 
	(b) A coluna "Replica" contém a identificação das replicagens feitas em
cada um dos grupos e também pode conter números ("1", "2") ou palavras ("rep.A",
"rep.B"). A função realizará uma média entre as probabilidades de sobrevivência 
calculadas para cada uma das réplicas. Assim, os grupos podem ter quantidades 
diferentes de réplicas.
	(c) A coluna "Dia" contém a identificação dos intervalo de observação. 
Os intervalos entre as observações podem ser irregulares (ex. dias 1, 3, 4, 10,
 23), mas precisam ser os os mesmos entre todas as réplicas.
	(d) A coluna "Mortes" deve conter a quantidade de indivíduos mortos em
em cada um dos intervalos de observação.
	(e) A coluna "Total" contém a quantidade de indivíduos vivos em cada um
dos dias.
	(f) A ordem das colunas não importa.
	(g) A tabela pode conter outras colunas de interesse para o usuário.

	Limitações da função:
	(a) A função permite escolher quantos grupos, do total disponível na 
tabela, o usuário quer analisar. Contudo, a função não permite escolher quais
grupos analisar. Assim, a função analisará os "x" primeiros grupos disponíveis
na tabela, sendo "x" o valor atribuído ao argumento "grupos".
	(b) A tabela precisa ter os mesmos intervalos de observação entre as
rélicas.
	(c) Apesar de o usuário poder escolher os grupos e os dias a serem 
analisados, a estatística Z será calculada entre todos os grupos disponíveis na
tabela.
	(d) A estatística Z será calculada pareando os grupos dois a dois. Por 
exemplo, o grupo na primeira posição será comparado com o da segunda posição, e 
o grupo na terceira posição será comparado com o grupo na quarta posição. Desse
modo, o usuário deverá organizar a tabela adequadamente de acordo com as 
comparações que deseja realizar.
	(e) Para a correta interpretação da estatística Z, o usuário deverá 
consultar uma tabela de qui-quadrado.
	(f) O parâmetro meia vida só poderá ser extraído dos dados de um grupo
caso o grupo tenha apresentado probabilidade de sobrevivência média (Stmedio)
mínima de 0.5. Caso contrário, aparecerá um aviso para o usuário dizendo que o 
parâmetro não pode ser extraído dos dados e o valor da meia vida será retornado
como NA.

Author(s):

	Camila Souza Beraldo
	ca.berald@gmail.com

References:

	Para análise de sobrevivência, ver:
	Hosmer, DW; Lemeshow, S; May, S. Applied survival analysis : regression
modeling of time-to-event data - 2nd ed. 411p. 	

Examples:

###Exemplo "teste.txt"
sobrevive("teste.txt", na.rm=TRUE, grupos=2, dias=5)

###Exemplo "dados_reais_controle.txt"
sobrevive("dados_reais_controle.txt", na.rm=TRUE, grupos=6, dias=20)

###Exemplo "dados_reais_longdon_2015.txt"
sobrevive("dados_reais_longdon_2015.txt", na.rm=TRUE, grupos=6, dias=20)