Courbes de Kaplan-Meier
La probabilité de survie au cours du temps, une courbe de Kaplan-Meier par groupe avec les censures, le nombre à risque et le test du log-rank.
Temps jusqu’à un événement (survie) · Analyse de survie (Kaplan-Meier) · 5 crédits
Lancer cette figure (nouvel onglet)1.Définition
La figure
La probabilité de survie au cours du temps, une courbe de Kaplan-Meier par groupe avec les censures, le nombre à risque et le test du log-rank.
L’analyse statistique : Analyse de survie (Kaplan-Meier)
L’analyse de survie suit le temps jusqu’à un événement (mort, germination, rechute) en tenant compte des individus encore suivis sans événement (censurés) : courbes de Kaplan-Meier, test du log-rank et modèle de Cox.
2.Lancer l’analyse
Les étapes de « Nouvelle analyse », dans l’ordre : ce que chacune demande, et pourquoi.
Étape 1 : Choisir la figure
Ouvrez « Nouvelle analyse », famille « Survie » du ruban, puis cette figure.
Pourquoi : Chaque figure a ses propres options : la choisir d’abord fixe celles qui la font et masque celles des autres figures.
Étape 2 : Importer les données
Un fichier CSV, TXT ou Excel (.xlsx, .xls) de 50 Mo et 200 000 lignes au plus, ou « Utiliser le jeu d’exemple » : sur lui, la figure est gratuite.
Pourquoi : Le fichier est lu dans votre navigateur : seules les colonnes que vous choisirez partiront au calcul, et elles sont effacées du serveur au bout de 24 h.
Étape 3 : Vérifier le type des colonnes
Chaque colonne est reconnue numérique, catégorielle ou texte ; un clic sur son type le change.
Pourquoi : Le rôle qu’une colonne peut prendre dépend de son type : un facteur codé 1, 2, 3 doit passer en catégorielle pour être lu comme des groupes.
Étape 4 : Attribuer les rôles
Dites ce que représente chaque colonne, et ce que la figure vous demande :
- La durée de suivi et l’événement (0/1, Mort / Vivant…)
- Facultatif : les groupes à comparer et les covariables du modèle de Cox
Pourquoi : Les rôles disent au moteur ce qui est mesuré, ce qui l’explique et ce qui groupe les observations : la même table répond à des questions différentes selon eux.
Étape 5 : Régler les options
Les options qui font cette figure sont déjà fixées. Restent :
- Durée et événement : La durée de suivi et la colonne qui dit si l’événement a eu lieu ; choisissez quelle valeur est l’événement.
- Log-rank ou Peto-Peto : Log-rank pour des risques proportionnels ; Peto-Peto donne plus de poids aux événements précoces.
- Covariables du modèle de Cox : Pour ajuster l’effet du groupe sur d’autres variables (densité, poids initial).
Pourquoi : Les valeurs par défaut sont les conventions des revues ; ne les changez que pour une raison que vous sauriez écrire dans votre section Méthodes.
Étape 6 : Lancer le calcul
Gratuit et complet sur le jeu d’exemple. Sur vos données : 5 crédits débités au lancement ; sans assez de crédits, un aperçu flouté, à débloquer pour 5 crédits.
Pourquoi : Le calcul est fait par R sur nos serveurs, et vous suivez ses étapes. S’il échoue, les crédits sont rendus.
Étape 7 : Lire les résultats
Les tableaux, l’interprétation en français ou en anglais et le paragraphe « Méthodes » prêt pour votre manuscrit.
Pourquoi : Chaque chiffre vient de R, et chaque phrase est un modèle rempli avec eux, jamais un texte inventé : vérifiez-les avec les tableaux.
Étape 8 : Télécharger la figure
PNG 300 DPI, PDF, EPS ou SVG, à 89 ou 183 mm ; les textes se modifient dans l’éditeur de figure.
Pourquoi : 89 mm est la largeur d’une colonne de revue, 183 mm celle d’une page : la figure est mise en page pour chacune, rien ne s’y chevauche.
3.Pourquoi et quand l’utiliser
Quand l’utiliser
Pour un temps jusqu’à un événement (mort, germination, panne, rechute) avec des suivis interrompus : comparer la survie de groupes au cours du temps.
Exemple de question : Les alevins nourris à la spiruline ou au moringa survivent-ils plus longtemps ?
Ce que les résultats montrent
- La probabilité de « survie » au cours du temps dans chaque groupe, et la médiane de survie.
- Si les courbes diffèrent (log-rank), et le rapport de risque (HR) de chaque variable (Cox).
4.Méthode et packages R
Ce que le moteur R exécute pour cette figure : les packages, les fonctions principales, les étapes du calcul et les formules.
Packages R
- survival
- ggplot2
survfit(Surv(temps, événement) ~ groupe) · coxph(… + covariables)
Fonctions principales
| Fonction | Package | Rôle |
|---|---|---|
| survfit, survdiff | survival | courbes et log-rank |
| coxph, cox.zph | survival | modèle de Cox et ses hypothèses |
| ggplot | ggplot2 | courbes et tableau des effectifs |
Ce que fait le script, dans l’ordre
- Construit les courbes de Kaplan-Meier (survfit), IC 95 %, médiane, effectifs à risque.
- Teste les courbes par survdiff (log-rank), puis chaque paire de groupes.
- Ajuste le modèle de Cox (coxph) : HR, IC, concordance.
- Vérifie les risques proportionnels (cox.zph, résidus de Schoenfeld).
Formules principales
Estimateur de Kaplan-Meier
Ŝ(t) = Π_{tᵢ ≤ t} (1 − dᵢ / nᵢ)
dᵢ événements parmi les nᵢ individus encore à risque au temps tᵢ. La courbe descend à chaque événement ; une croix marque un individu censuré.
Modèle de Cox
h(t | x) = h₀(t) · exp(β₁x₁ + … + βₖxₖ) ; HR = exp(β)
HR > 1 : le risque augmente (survie plus courte) ; HR < 1 : effet protecteur.
À citer
- Kaplan, E. L. & Meier, P. (1958). Nonparametric estimation from incomplete observations. Journal of the American Statistical Association, 53(282), 457-481. doi:10.1080/01621459.1958.10501452 (nouvel onglet)
- Cox, D. R. (1972). Regression models and life-tables. Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 34(2), 187-220. doi:10.1111/j.2517-6161.1972.tb00899.x (nouvel onglet)
- Grambsch, P. M. & Therneau, T. M. (1994). Proportional hazards tests and diagnostics based on weighted residuals. Biometrika, 81(3), 515-526. doi:10.1093/biomet/81.3.515 (nouvel onglet)
5.Données d’entrée
Une ligne par individu : la durée de suivi, la colonne d’événement (deux valeurs), un groupe facultatif et 0 à 8 covariables.
Ce que la figure demande
- La durée de suivi et l’événement (0/1, Mort / Vivant…)
- Facultatif : les groupes à comparer et les covariables du modèle de Cox
Format : CSV, TXT ou Excel, une ligne d’en-tête avec le nom des colonnes. La virgule ou le point décimal, le séparateur et l’encodage sont reconnus seuls ; une case vide est une valeur manquante.
Le jeu d’exemple : Survie d’alevins de tilapia
Rôles : 180 alevins suivis 60 jours : Jours et Statut (Mort / Vivant), groupes par Regime, covariables Densite et Poids_initial_g.
6.Prix
5crédits
par lancement sur vos données. Chaque figure coûte 5 crédits, quelle qu’elle soit : la figure, ses tableaux, son interprétation et ses téléchargements sont compris.
| Pack | Prix du pack | Cette figure |
|---|---|---|
| Starter (50 crédits) | 500 FCFA | 50 FCFA |
| Standard (250 crédits) | 2 000 FCFA | 40 FCFA |
| Pro (700 crédits) | 5 000 FCFA | 36 FCFA |
- Gratuite sur son jeu d’exemple (survie_alevins.csv), résultats complets : pour la découvrir avant d’importer vos données.
- Sur vos données sans assez de crédits, elle se lance quand même en aperçu flouté, débloqué ensuite pour 5 crédits sans relancer le calcul.
- Si le calcul échoue, les crédits sont rendus.
- Paiement par mobile money ; voir les packs.
Lancer « Courbes de Kaplan-Meier » sur vos données
Ou ouvrez-la gratuitement avec son jeu d’exemple pour voir chaque étape et des résultats complets avant d’importer votre fichier.