Как исправить 'Ошибка: переменные длины отличаются (найдено для'input$s')' в R Shiny

Question

Я пытаюсь сделать простой блестящий ап для создания кривых выживания Каплана-Мейера, которые стратифицированы выбором, который делает пользователь. Когда я кодирую расчет КМ статически (с именем столбца thorTr), он работает, но расчет и график статичны. Когда я заменяю на input$s, я получаю ERROR: переменные длины отличаются (найдено для 'input$s')

Я пытался посмотреть на другой код, который использует as.formula и paste, но я не понимаю и не могу приступить к работе. Но я новый пользователь R и Shiny, так что, возможно, я не понял это правильно. Вот похожий блестящий ап, но я хочу использовать Survminer и ggsurvplot для построения

library(shiny)
library(ggplot2)
library(survival) 
library(survminer)

#load data
data(GBSG2, package = "TH.data")


#Define UI for application that plots stratified km curves
ui <- fluidPage(

  # Sidebar layout with a input and output definitions
  sidebarLayout(

    # Inputs
    sidebarPanel(

      # Select variable strat
      selectInput(inputId = "s", 
                  label = "Select Stratification Variable:",
                  choices = c("horTh","menostat","tgrade"), 
                  selected = "horTh")

    ),

    # Outputs
    mainPanel(
      plotOutput(outputId = "km")
    )
  )
)

# Define server function required to create the km plot
server <- function(input, output) {

  # Create the km plot object the plotOutput function is expecting
  output$km <- renderPlot({

    #calc KM estimate with a hard coded variables - the following line works but obviously is not reactive
    #km <- survfit(Surv(time,cens) ~ horTh,data=GBSG2)

    #replaced hard coded horTh selection with the respnse from the selection and I get an error
    km <- survfit(Surv(time,cens) ~ input$s ,data=GBSG2)

    #plot km
    ggsurvplot(km)

  })

}

# Create a Shiny app object
shinyApp(ui = ui, server = server)

Я ожидаю иметь график, который обновляет переменную стратификации с выбором пользователей

Answer 1

Попробуйте использовать surv_fit() вместо survfit(),

surv_fit() является помощником от survminer что делает разные области видимости по сравнению с survival:survit(), что вам, как кажется, нужно, как предполагает Байрон.

Мой фрагмент выглядит так:

output$plot <- renderPlot({

    formula_text <- paste0("Surv(OS, OS_CENSOR) ~ ", input$covariate)

    ## for ggsurvplot, use survminer::surv_fit instead of survival:survfit
    fit <- survfit(as.formula(formula_text), data=os_df)
    ggsurvplot(fit = fit, data=os_df)
})

Answer 2

Две вещи:

1. Формула в призыве к survfit() должно быть определено явно. Объект передается survfit() в исходном коде используется символьное значение в правой части функции. Это приводит к ошибке, которую мы можем устранить, переведя все вставленное значение в формулу, т.е. as.formula(paste('Surv(time,cens) ~',input$s))
2. Формула должна быть определена в вызове ggsurvplot() чтобы избежать проблем с ограничением объема работ. Это немного более технически и связано с тем, как ggsurvplot() запрограммирован. В принципе, ggsurvplot() не может получить доступ к формуле, которая определена за пределами ее собственного вызова.

Попробуйте заменить

km <- survfit(Surv(time,cens) ~ input$s ,data=GBSG2)
ggsurvplot(km)

с

ggsurvplot(survfit(as.formula(paste('Surv(time,cens) ~',input$s)),data=GBSG2))

Answer 3

Привет, наконец, получил это на работу, объединив оба решения. Я не понимаю, как исправить, но, по крайней мере, теперь оно работает так, как я хотел:)

library(shiny)
library(ggplot2)
library(survival) 
library(survminer)

data(GBSG2, package = "TH.data")

# Define UI for application that plots features of movies
ui <- fluidPage(

  # Sidebar layout with a input and output definitions
  sidebarLayout(

    # Inputs
    sidebarPanel(

      # Select variable strat
      selectInput(inputId = "s", 
                  label = "Select Stratification Variable:",
                  choices = c("Hormone Therapy" = "horTh",
                              "Menopausal Status" = "menostat",
                              "Tumor Grade" = "tgrade"), 
                  selected = "horTh")

    ),

    # Outputs
    mainPanel(
      plotOutput(outputId = "km")
    )
  )
)

# Define server function required to create the scatterplot
server <- function(input, output) {

  # Create the km plot object the plotOutput function is expecting
  output$km <- renderPlot({

    ## calc survival curve and plot
    kmdata <- surv_fit(as.formula(paste('Surv(time,cens) ~',input$s)),data=GBSG2)
    ggsurvplot(kmdata)

  })

}

# Create a Shiny app object
shinyApp(ui = ui, server = server)