Forest plot（森林图） | Cox生存分析可视化

参考：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIyNDI1MzgzOQ==&mid=2650394293&idx=1&sn=5693001c687250cb82a775bdfcd51582&chksm=f01cac55c76b2543fd660f65157eb394a7f47de58c955d075385c0026c404a50e29a710eae0d&scene=21#wechat_redirect

Meta分析的结果使用森林图进行可视化展示很常见，其实COX生存分析也能用森林图展示。

之前分享过绘制KM曲线R|生存分析（1），诺莫图展示COX结果Nomogram（诺莫图） | Logistic、Cox生存分析结果可视化，本文将简单的介绍如何使用R-survminer包绘制Cox生存分析结果的森林图。

准备数据

同样使用上次绘制诺莫图使用的TCGA-LIHC队列的临床数据，

#载入R函数包
library(survival)
library(survminer)

## 读取LIHC数据
LIHC <- read.csv("TCGA-LIHC-nomogram.csv",header=TRUE)
head(LIHC)

构建COX生存模型

对LIHC队列进行Cox回归分析，时间变量是time，结局变量是status，自变量选择 age，gender和 grade，结果如下：

#构建模型
model <- coxph( Surv(time, status) ~  age + gender + grade , data =  LIHC )
model

好吧，虽然不显著，但是不影响后续森林图的绘制。

绘制森林图

1 ggforest绘制基础森林图

#基础森林图
ggforest(model, data = LIHC)

只需cox回归模型以及数据集即可完成森林图的绘制，但是可以从以下几个方面去优化COX结果森林图：

A：森林图的标题

B：调整前三列的距离，防止过宽或过窄（重叠）

C：字体大小以及HR的小数位数

D：变量名称的调整（分类变量使用数值表示）

2 森林图优化，调整

1）调整变量名称

LIHC <- within(LIHC, {
gender <- factor(gender, labels = c('female', 'male'))
grade <- factor(grade , labels = c('Grade1', 'Grade3', 'Grade3' , 'Grade4'))
})

也许觉得多此一举？

更重要的用途是当分类变量使用1，2… n的数值表示的时候，在图中不会给出分类比较的变量名称，因此需要数值标志的分类变量进行因子转换，然后再绘制。

可自行将gender的FEMALE和MALE改成1 ，2 ，比较结果的区别。

2）优化森林图

model <- coxph( Surv(time, status) ~  age + gender + grade , data =  LIHC )
ggforest(model,  #coxph得到的Cox回归结果
        data = LIHC,  #数据集
        main = 'Hazard ratio of LIHC',  #标题
        cpositions = c(0.05, 0.15, 0.35),  #前三列距离
        fontsize = 1, #字体大小
        refLabel = 'reference', #相对变量的数值标签，也可改为1
        noDigits = 3 #保留HR值以及95%CI的小数位数
      )