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title: "3. Übungsblatt (Ereignisdatenanalyse)"
author: "Bitte Namen einfügen"
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# Organisation

## Arbeitsverzeichnis festsetzen

```{r}
# set working directory
#setwd("")
```

## Packages installieren und laden

```{r}
#| echo: true
#| results: "hide"
#| warning: false
# Packages
pkgs <- c(
  "tidyverse",
  "sjPlot", # nice html tables
  "survival", # survival analysis
  "ggsurvfit" # flexible time-to-event figures
) 

## Install uninstalled packages
lapply(pkgs[!(pkgs %in% installed.packages())], install.packages)

## Load all packages to library
lapply(pkgs, library, character.only = TRUE)

```

## Daten einlesen

Wir arbeiten mit einem Datensatz, der Teil des R-Pakets {survival} ist. Bitte lasse Dir alle Datensätze des Pakets anzeigen und speichere den Datensatz lung als *df*.

Datensätze, die im Package survival enthalten sind, anzeigen:

```{r}
#data(package = "______")
```

*lung* Datensatz als *df* speichern:

```{r}
# Lungenkrebsdatensatz als df speichern 

#______ = lung
```

Schaue Dir nun die Beschreibung des Datensatzes an:

```{r}
#?______
```

Der Datensatz enthält also Informationen zu PatientInnen der North Central Cancer Treatment Group.

# Datenaufbereitung

In dieser Übung möchten wir untersuchen, ob es Unterschiede zwischen Männern und Frauen in der Überlebenszeit bei Lungenkrebs gibt.

Wir brauchen für unsere Analyse daher die folgenden 3 Variablen:

-   dead (0: lebend, 1: tot)
-   female (0: männlich, 1: weiblich)
-   time (Tage)

Bitte suche diese heraus oder erstelle sie.

```{r}
# df <- df %>% 
#   mutate(
#     dead = recode(______, `1` = 0, `2` = 1),
#     female = recode(______, `1` = 0, `2` = 1)
#   )
```

# Datenexploration

## Anzahl Beobachtungen

Wie viele Personen sind in dem Datensatz?

```{r}
#nrow(______)
```

## Anzahl Frauen und Männer

Wie viele Frauen und Männer sind jewils in dem Datensatz?

```{r}

```

## Anzahl Personden, die im Beobachtungszeitraum gestorben sind

Wie viele Personen sind im Beobachtungszeitraum gestorben?

```{r}

```

## Kreuztabelle Geschlecht und Überleben

Wie viel Prozent der Frauen und wie viel Prozent der Männer sind im Beobachtungszeitraum gestorben?

```{r}

```

# Ereignisdatenanalyse

## Zensierung

Wie viele rechtszensierte und wie viele linkszentrierte Beobachtungen liegen vor?

```{r}

```

## Erste 10 Fälle

Schauen wir uns die ersten 10 Fälle des Datensatzes an. Was bedeutet das + hinter einer Zahl?

```{r}
#Surv(______$______, ______$______)[1:10]
```


Was ist wohl der Nullpunkt der Zeitvariable *time*?

## Kaplan-Meier-Kurve

Erstelle eine Kaplan-Meier-Kurve.

```{r}
# survfit2(Surv(______, ______) ~ 1, data = df) %>% 
#   ggsurvfit() +
#   labs(
#     x = "Tage",
#     y = "Überlebenswahrscheinlichkeit"
#   )
```

## Kaplan-Meier-Kurve mit KI

Nun ergänze die Kurve mit einem Konfidenzintervall.

```{r}

```

## Kaplan-Meier-Kurve mit Ki und Risikotabelle

Und nun füge bitte noch eine Risikotabelle hinzu.

```{r}

```

Wie viele Personen leben nach 500 Tagen noch?

## Schätzung der Überlebensrate nach einem Jahr

```{r}

```

Wir stellen fest, dass die 1-Jahres-Überlebenswahrscheinlichkeit in dieser Studie 41% beträgt.

# Überlebenszeit im Median

Wie viele Tage übleben die PatientInnen im Median?

```{r}
#survfit(Surv(time, dead) ~ 1, data = ______)
```

# Kaplan-Meier-Kurve nach Geschlecht

Nun möchten wir die Geschlechterunterschiede in der Überlebenswahrscheinlichkeit über die Zeit graphisch untersuchen.

```{r}
# survfit2(Surv(time, dead) ~ ______, data = df) %>% 
#   ggsurvfit() +
#   labs(
#     x = "Tage",
#     y = "Überlebenswahrscheinlichkeit",
#     color = "Geschlecht"
#   )+ 
#   add_confidence_interval() +
#   add_risktable() + 
#  scale_color_manual(values = c('darkblue', 'darkred'),  labels = c("Männer", "Frauen") ) +
#   scale_fill_manual(values = c('darkblue', 'darkred'),  labels = c("Männer", "Frauen") ) +
#   theme_minimal() + guides(fill = "none")
```

# Cox Proportional Hazards Model

Nun schätzen wir ein Cox Proportional Hazards Model. Gibt es signifikante Geschlechterunterschiede? Ist die Proportionalitätsannahme erfüllt?

```{r}
# model1 = coxph(Surv(______, ______) ~ ______, data = df)
# summary(______)
# cox.zph(______) # Test der Proportionalitätsannahme
```

Erstelle eine Tabelle zur besseren Übersicht

```{r}
# tab_model(______,
#           show.ci = FALSE, p.style = "stars",
#           string.se = "se", string.est = "HR",
#           string.pred = " ")
```

## Interpretiere den Koeffizienten von *female*:



# Render

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# Weiterführende Literatur

-   [R for Data Science](https://r4ds.had.co.nz/)
-   [https://www.emilyzabor.com/tutorials/survival_analysis_in_r_tutorial.html](https://www.emilyzabor.com/tutorials/survival_analysis_in_r_tutorial.html)


